机器学习PAI中如果每台worker各有两块GPU，如何指定使用哪两块GPU？

在阿里云机器学习平台（Machine Learning Platform for AI，简称PAI）中，可以通过以下步骤来指定每台 worker 使用哪两块 GPU：

1、在创建 PAI 任务时，在任务的 JSON 配置文件中，通过 "resourcePerRole" 字段指定每个角色的资源配置，例如：

"resourcePerRole": {
    "worker": {
        "cpu": 4,
        "gpu": 2
    }
}

上述配置表示每个 worker 角色分配 4 个 CPU 核心和 2 块 GPU。

2、在训练代码中，通过调用相关的深度学习框架的 API，设置指定的 GPU 设备。例如，对于 TensorFlow 框架，可以使用 tf.device() 函数来设置使用的 GPU 设备。例如：

import tensorflow as tf

# 设置使用指定的 GPU 设备
with tf.device("/gpu:0"):
    # 构建和训练模型的代码

上述代码将 TensorFlow 模型构建和训练的操作限定在第一块 GPU（设备名称为 "/gpu:0"）上运行。

需要注意的是，GPU 设备的命名方式可能因不同的硬件配置而有所不同，具体可以根据实际的硬件环境和任务需求进行调整。同时，在使用 GPU 进行分布式训练时，还需要考虑如何在多个 worker 之间合理地分配 GPU 资源，以充分利用硬件资源和优化训练性能。可以参考阿里云 PAI 的文档和示例代码进行详细配置和使用。

• 可以使用以下命令指定使用哪两块GPU：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=GPU_ID1,GPU_ID2

其中，GPU_ID1和GPU_ID2是指定的两块GPU的ID。

• 如果每台机器只使用一块GPU，则另一块处于闲置状态。

这个可以通过export CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定，此回答整理自钉群“EPL用户交流群”

你好，可以通过在ElasticDL配置文件中指定device字段来实现。具体来说，需要将device字段设置为gpu:<gpu_id>，其中<gpu_id>表示要使用的GPU设备的编号。

例如，如果有两台worker机器，每台机器有两块GPU（编号分别为0和1），可以使用以下配置文件：

replication:
  type: "data_parallelism"
  num_replicas: 2
  data_parallelism:
    gpu_ids: "0,0,1,1"
    pipelined_mode: true
    pipeline_configs:
      - name: "part1"
        num_microbatches: 1
        num_workers: 2
        worker2batch: 1
        device: "gpu:0"
      - name: "part2"
        num_microbatches: 1
        num_workers: 2
        worker2batch: 1
        device: "gpu:1"

在这个示例中，我们将每个部分的device字段设置为了gpu:0和gpu:1，分别表示使用第一块GPU和第二块GPU。对于每个worker机器，ElasticDL将会在其中一块GPU上运行神经网络的训练，而另一块GPU将会被保留作为备用GPU。