tensorflow在GPU版本中需要太多的虚拟主内存

Question

当我使用exporflow的r1.4 GPU版本时，我发现它所需的虚拟主内存太大，但是当我使用CPU版本时，一切都还可以。当我使用top命令时，以下是详细信息：

VIRT：15.726g，RES：715824，SHR：295896，SWAP：0，代码：2728，DATA：860644，MEM：2.2％

在代码中，我使用以下配置：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True

我认为它与主虚拟内存无关。

有人遇到过类似的问题吗？我看到有人说这是由cuda引起的问题，但没有找到解决方案。

Answer 1

这是Unified Virtual Address空间，这是自计算能力2.0以来的正常行为

  

当应用程序作为64位进程运行时，单个地址空间用于主机和计算能力2.0及更高版本的所有设备。

因此，预计任何CUDA程序都会使用大量的虚拟内存（例如TensorFlow gpu版本）