一、GPU加速原理
托管在GPU上的计算任务比CPU更快，是因为GPU中具有数千个小的处理器核心，这些核心可以同时处理多个任务。相比之下，CPU有更少的核心，但它们比GPU的更强大。
然而，CPU和GPU的体系结构并不相同。CPU以增强型处理单元（ALU）为核心，由少量具有更高时钟速度的核心组成。每个核心可以高效地完成多个操作。GPU的体系结构可用于优化大型而密集的操作，例如图像和视频渲染或科学计算。GPU的核心是专门为这些任务而设计的，因此，它的性能在这些任务方面比CPU快得多。
TensorFlow使GPU可以高效地计算深度学习、机器学习和其他高性能计算任务。TensorFlow可以让您选择在哪个GPU上运行特定的操作。
二、指定GPU运行策略的常用方式
使用tensorflow指定gpu运行是非常重要的优化方法，一般是硬件设备限制或运算任务导致。为了实现在特定GPU上运行，可以使用以下三种方式：
1. 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定特定GPU。
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"2. 在创建session时通过设置GPU option来分配，下面示例使用device_count来指定使用的GPU仅为1。
import tensorflow as tf
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.4, device_count = {'GPU': 1})
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))3. 在定义操作时通过在with tf.device("/gpu:0")来选择所在的GPU。
import tensorflow as tf
with tf.device("/gpu:0"):
a = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1000, 1000]))
b = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1000, 1000]))
c = tf.matmul(a, b)三、如何验证指定gpu策略是否生效
为了验证特定GPU策略是否生效，可以使用以下两种方式：
1. 使用nvidia-smi来查看每个GPU设备的工作负载和使用情况。
nvidia-smi2. 在tensorflow中创建会话时，可以添加以下代码来验证特定GPU是否正在使用：
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))此代码将记录哪个设备正在运行操作，并在终端中生成相应的日志。
四、指定GPU运行注意事项
1. 利用GPU必须遵循这些规则:
a. 没有必要将大部分数据存储在GPU上。GPU处理的数据应该仅是模型参数和相关计算所需的少数批量。
b. GPU不应该同时训练多个模型。一个模型占用了太多的GPU内存可能会导致显存耗尽，从而让GPU无法完成任务。为了更好的学习效果，应该在GPU上单独运行一个模型。
2. Tensorflow如果要使用GPU运算，GPU显存可能会被占用。如果只有一块GPU，那么就容易产生out of memory(OOM)错误，为了避免这种情况, 可以设置GPU使用的内存最大值,如下例：
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8
session = tf.Session(config=config)3. CUDA_VISIBLE_DEVICES是一种方便的方式来设置可见的设备列表。在指定设备时，可能会遇到GPU0无法分配内存的问题。如果出现这种情况，请检查设备的内存使用情况。
五、总结
通过本文的介绍，您应该更好地了解了如何使用tensorflow指定gpu运行。由于所涉及的内容非常广泛，因此任何特定的优化方法都取决于您正在运行的硬件和所完成的任务。通过在tensorflow中使用gpu，您可以最大限度地提高性能。
