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详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现
站长资源 2024/12/28 佚名
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在tensorflow中，我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备，可以指定运行在GPU还是CUP上，以及哪块GPU上。

设置使用GPU

使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行：

import tensorflow as tf
 
with tf.device('/gpu:1'):
  v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1')
  v2 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v2')
  sumV12 = v1 + v2
 
  with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    print sess.run(sumV12)

ConfigProto() 中参数 log_device_placement=True  会打印出执行操作所用的设备，以上输出：

详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现

如果安装的是GPU版本的tensorflow，机器上有支持的GPU，也正确安装了显卡驱动、CUDA和cuDNN，默认情况下，Session会在GPU上运行：

import tensorflow as tf
 
v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1')
v2 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v2')
sumV12 = v1 + v2
 
with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
  print sess.run(sumV12)

默认在GPU:0上执行：

详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现

设置使用cpu

tensorflow中不同的GPU使用/gpu:0和/gpu:1区分，而CPU不区分设备号，统一使用 /cpu:0

import tensorflow as tf
 
with tf.device('/cpu:0'):
  v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1')
  v2 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v2')
  sumV12 = v1 + v2
 
  with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    print sess.run(sumV12)

详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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