试了一下，只起了一个进程占了8个gpu，是在机器学习PAI里启动的有问题吗？

在阿里云机器学习PAI中启动一个进程占用了8个GPU的情况，可能有以下几种原因：

1. 程序代码问题：程序在实现时没有正确的设置GPU占用的数量，导致使用了所有可用的GPU资源。
2. 运行环境配置问题：运行环境中没有正确配置CUDA_VISIBLE_DEVICES变量，或者没有正确的绑定单个GPU设备。
3. 并行计算任务问题：如果是并行计算任务，可能是并行计算的算法实现不完整或者并行计算使用了所有可用的GPU资源，导致了该问题的发生。

为了解决该问题，可以采取以下几种办法：

1. 确认程序代码的实现，并修改为正确的设置GPU占用的数量。
2. 确认运行环境中CUDA_VISIBLE_DEVICES变量的设置是否正确，并重新设置。
3. 对于并行计算任务，在实现时可以减少并行的线程数量，或者限制可用的GPU资源数量。
4. 通过调整PAI作业配置进行调优，例如分配更少的GPU资源，或者减小每个任务的计算规模。

如果在机器学习 PAI 平台上启动的进程占用了 8 个 GPU，可能是因为您没有正确地分配 GPU 资源。建议您检查您在编写作业流程时是否将 GPU 的数量正确配置，并且在启动进程时是否指定了正确的 GPU 设备。

此外，还可能是您的代码实现导致了占用 GPU 资源的不均衡。可以检查代码中是否有可能引起 GPU 资源争用的地方，比如没有明确指定使用哪个 GPU 设备的代码语句等。

建议您仔细检查一下以上两个方面，如果仍然无法解决问题，可以考虑联系阿里云技术支持进行更深入的交流和帮助。

问题1：在使用 MultiWorkerMirroredStrategy 进行多 GPU 训练时, 如果启动的进程只占用了一个 GPU，很可能是代码中出现了问题造成的。可以检查代码中是否有显式指定 GPU 设备的代码，或者使用了不正确的分布式训练策略。建议您可以参考 TensorFlow 官方文档中的策略指南，检查代码并调整分布式训练策略，确保充分利用所有 GPU 设备。

问题2：PAI 平台提供了多种启动脚本，如果您的代码需要在多 GPU 环境下进行训练，可以使用 train_async_cluster_tf.sh 启动脚本来启动训练任务。该脚本会自动根据集群规模和设备数设置相应的参数，并启动分布式训练任务。使用该脚本需要在代码中指定 TensorFlow 分布式训练策略，例如：tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy。建议您可以参考 PAI 官方文档中的相关说明和示例代码，结合您的具体场景进行配置和调整。

对于问题1，如果使用MultiWorkerMirroredStrategy分布式训练，通常情况下会启动多个进程来协同工作，每个进程都在其相应的GPU上运行。但如果只起了一个进程而占用了多个GPU，可能是启动的有问题。你可以检查一下你的机器环境和代码实现是否正确配置。如果一切正确但仍然有此问题，可能是平台方的限制所致，你可以向平台方咨询。

对于问题2，使用相应的启动脚本可能会更合适。你可以参考相应的文档或范例，确保您开发的代码能够正确地在你的环境中运行。

针对问题1的回答：你发一下你的启动脚本。一般每个进程通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定一个gpu_id 针对问题2的回答：这个可以的。此回答整理自钉群：“【EasyRec】推荐算法交流群”