NVIDIA GPU日志解读

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  • 2023-12-20 21:39:14.437944: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2
  • To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
  • 2023-12-20 21:39:15.055224: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 21668 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3090, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6
    这段日志来自 TensorFlow，在启动时记录了一些关于其配置和硬件兼容性的信息。下面是对这段日志的解读：

  1. CPU 特性和优化：

    • 2023-12-20 21:39:14.437944: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142]：这部分是日志的时间戳和源文件位置。表示这是一个信息（I）日志，来自 TensorFlow 的 cpu_feature_guard.cc 文件。
    • This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2：这表明 TensorFlow 已经被优化，使用 oneDNN（以前称为 MKL-DNN）库来提升性能。oneDNN 是一个用于深度学习的高性能计算库。AVX 和 AVX2 是高级向量扩展指令集，用于提高 CPU 的数据处理能力，特别是在执行复杂的数学运算（如神经网络中的运算）时。
    • To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.：这意味着虽然 TensorFlow 已经为一些关键操作启用了 AVX 和 AVX2 优化，但如果想在所有操作中都启用这些优化，您需要重新编译 TensorFlow，并在编译时使用相应的编译器标志。

  2. GPU 设备配置：

    • 2023-12-20 21:39:15.055224: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510]：同样，这是日志的时间戳和源文件位置。
    • Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 21668 MB memory:：这表示 TensorFlow 已成功识别并初始化了一个 GPU 设备。这里的 /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 是 TensorFlow 中用于标识设备的格式。
    • device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3090, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6：这提供了 GPU 的具体信息。device: 0 表明这是第一个（或唯一一个）被识别的 GPU。NVIDIA GeForce RTX 3090 是 GPU 的型号。pci bus id: 0000:01:00.0 是 GPU 在 PCI 总线上的地址。compute capability: 8.6 指的是 GPU 的计算能力版本，这是 NVIDIA 定义的一个指标，相关于 GPU 的特定特性和能力。

总的来说，这个日志说明 TensorFlow 已经成功配置并准备好利用您的 CPU 和 GPU（特别是 NVIDIA GeForce RTX 3090）进行高效的深度学习运算。