1. 引言
在深度学习领域中，使用多卡服务器进行训练是常见的需求。然而，当我们使用多个GPU进行模型训练时，往往会遇到显存不足的问题。在本文中，我们将探讨一种解决方案，即隐藏部分GPU和使用TensorFlow的显存优化技巧，以更有效地利用显存资源。
2. 隐藏部分GPU
2.1 为什么需要隐藏部分GPU
当我们使用多卡服务器进行深度学习训练时，通常会使用所有可用的GPU来加速计算速度。然而，并非所有任务都需要同时使用所有的GPU。例如，当我们进行调试或运行一些小规模任务时，使用全部GPU可能会浪费资源。因此，隐藏部分GPU可以有效地节省显存资源。
2.2 如何隐藏部分GPU
在多卡服务器上隐藏部分GPU的方法取决于所使用的深度学习框架。以下是在TensorFlow中隐藏GPU的方法：
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2' # 隐藏第三块GPU
通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，我们可以指定可见的GPU设备。在上述示例中，我们将第三块GPU设备隐藏。
3. TensorFlow的显存优化技巧
3.1 TensorFlow显存使用情况
在深度学习训练中，TensorFlow会默认使用所有可见GPU的全部显存。然而，这可能导致显存不足的问题。因此，理解TensorFlow显存使用情况是优化显存使用的关键。
我们可以使用以下代码来查看TensorFlow各个GPU的显存使用情况：
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
print(tf.config.experimental.get_memory_info(gpu))
上述代码将输出每个GPU的显存使用情况，包括已使用的显存量和可使用的显存量。
3.2 TensorFlow显存优化技巧
3.2.1 使用显存清理
有时，TensorFlow在一些操作后没有及时释放显存，导致显存占用过高。可以通过显存清理来解决这个问题。以下代码演示了如何清理显存：
from tensorflow.keras.backend import clear_session
clear_session()
使用clear_session()函数可以清理TensorFlow的默认计算图，并释放显存资源，同时还可以重置所有的全局图层变量和状态。
3.2.2 使用分布式策略
分布式策略可以帮助我们在多个GPU之间平衡负载，从而更有效地利用显存资源。以下代码演示了如何创建一个分布式策略：
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()通过这个分布式策略，我们可以在多个GPU之间分配和同步训练。这样，每个GPU上的模型和变量都是相同的，可以更有效地利用显存资源。
3.2.3 减少显存占用
减少显存占用是优化TensorFlow显存的常见技巧之一。我们可以通过以下方法来减少显存占用：
3.2.3.1 减小batch size
减小batch size可以降低显存占用。较小的batch size意味着每次计算的样本数量减少，从而降低了显存的需求。但是，过小的batch size可能会影响模型的训练效果，因此需要在显存和模型性能之间做出权衡。
3.2.3.2 使用浮点数精度
使用更低的浮点数精度可以减少显存占用。例如，使用float16代替float32可以将显存需求减少一半。但是，低精度可能会影响训练精度，因此需要在显存和模型精度之间进行权衡。
3.2.3.3 内存共享
TensorFlow提供了内存共享的功能，可以将一部分GPU显存共享给所有的GPU。以下代码演示了如何设置内存共享：
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=4096)])
在上述代码中，我们将每个GPU的内存上限设置为4096MB。这样，每个GPU都可以共享这部分显存，从而减少了显存占用。
4. 结论
在多卡服务器下，隐藏部分GPU和优化TensorFlow的显存使用对于提高效率和利用资源是非常重要的。
通过隐藏部分GPU，我们可以根据任务需求合理分配显存资源，避免浪费。
同时，通过理解TensorFlow的显存使用情况并使用相应的优化技巧，我们可以更有效地利用显存资源，并提高训练速度和效果。