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연구실에 gpu 서버가 들어오게 되면서, 서버의 gpu를  겹치거나 사용하지 못하는 일이 없도록 사용자별로 gpu의 사용 유무를 확인한 후 gpu를 지정하여 머신러닝을 학습시켜야 한다.

이를 위한 gpu 사용 유무 확인 방법 및 gpu를 지정하는 방법을 공유한다.

1. gpu 사용 유무 확인

nvidia-smi

위 명령어를 이용하여 아래와 같이 현재 사용중인 gpu와 사용하지 않는 gpu를 확인할 수 있다. (현재는 gpu가 한 개인 환경에서 테스트 하므로 gpu가 한 개 밖에 없다.)

2. gpu 지정

사용하지 않는 gpu를 확인하면 해당 gpu를 지정하여 학습해야한다.

tensorflow를 이용할 때

아래 코드를 이용하여 gpu들을 출력한다.

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="{gpu_num}";
# ex) 1번 gpu를 사용하고자 할 때
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1";

위의 방법을 이용하여  gpu를 지정하여 사용하여 주길 바란다.