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GPU가 2개인데, CPU 에서도 작업을 수행하게 해서 3개 작업을 동시에 분업시키는 방법
1. 듀얼 GPU 설정하는 방법은 아래 링크 참고.
듀얼 또는 다중 GPU 각각 따로 사용하는 딥러닝 환경만들기
Dual GPU 사용시 NVLink 등으로 묶거나 상호 교차 계산(multi-tasking) 하지 않고, 두 개의 프로그램을 각각 다른 GPU에서 독립적으로 분업으로 실행시키고자 할 때의 환경을 만드는 방법이다. 1. Anaconda pro
aeir.tistory.com
2. 기본적으로 케라스가 GPU를 인식에서 이용하기 때문에, 아래 명령어를 추가해 주면 CPU를 사용한다.
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
from keras import backend as K
with K.tf.device('/cpu:0'):
classifier = Sequential()
classifier.add(Dense(units = 13, activation = 'relu'))
classifier.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid'))
classifier.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
따라서, GPU 2개 CPUs 1개 돌려서 총 3개의 작업을 동시에 할 수 있다.
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