Tensorflow nvidia smi报告两个GPU的内存使用情况相同
谢谢你抽出时间 nvidia smi报告两个GPU的相同内存使用情况是否出乎意料，甚至是病理性的？具体地说，我有一个2GPU系统，无论在什么情况下，为两个gpu列出的“内存使用”的分子都是相同的。我应该注意到，像“Temp”这样的其他特性被报告为不同的 上下文：我试图调试一个问题，该问题是在试图限制tensorflow程序（例如使用CUDA_VISIBLE_设备）使用的GPU时出现的。一个假设是nvidia不知何故不区分GPU。所有nvidia/cuda驱动程序似乎都安装正确，因为只要使用所有gpu，gpu加速程序就可以正常运行Tensorflow nvidia smi报告两个GPU的内存使用情况相同,tensorflow,cuda,multi-gpu,Tensorflow,Cuda,Multi Gpu,谢谢你抽出时间 nvidia smi报告两个GPU的相同内存使用情况是否出乎意料，甚至是病理性的？具体地说，我有一个2GPU系统，无论在什么情况下，为两个gpu列出的“内存使用”的分子都是相同的。我应该注意到，像“Temp”这样的其他特性被报告为不同的 上下文：我试图调试一个问题，该问题是在试图限制tensorflow程序（例如使用CUDA_VISIBLE_设备）使用的GPU时出现的。一个假设是nvidia不知何故不区分GPU。所有nvidia/cuda驱动程序似乎都安装正确，因为只要使用所有g
规格：2个TitanX（Pascal）GPU，z10ped-16主板。问题似乎通过升级驱动程序得到解决。不清楚我为什么投票关闭。如果这个问题不适合这样做，那么要回答的“回退”问题是“我如何以更具建设性的方式提出这个问题，以获得更有用的反馈？”