为什么在tensorflow中使用多GPU时，gpu内存使用率会有很大不同？

在TensorFlow中使用多GPU时，GPU内存使用率可能会出现差异的原因是因为TensorFlow默认使用数据并行的方式来进行多GPU的训练，即将模型参数和数据复制到每个GPU上进行并行计算。这种方式在每个GPU上创建一个完整的模型副本，因此会导致每个GPU使用的内存量不同。

具体而言，以下是可能导致不同GPU内存使用率的几个原因：

1. 模型参数复制：在多GPU训练过程中，TensorFlow会将模型参数复制到每个GPU上。如果模型参数较大，则每个GPU上的内存使用率会相应增加。
2. 数据复制：TensorFlow在多GPU训练中会将训练数据切分为多份，并将每份数据复制到对应的GPU上。如果数据量较大，每个GPU上的内存使用率也会相应增加。
3. 并行计算差异：由于GPU的性能差异或任务分配不均，每个GPU上的计算负载可能会有所不同，导致内存使用率的差异。

对于GPU内存使用率差异的处理，可以采取以下措施：

1. 减少模型参数大小：可以通过减少模型的参数数量、使用稀疏矩阵等方式来减少模型参数的大小，从而降低每个GPU上的内存使用率。
2. 减少数据量：可以通过减少每个GPU上的训练数据量，或者使用数据增强技术来减少每个GPU上的内存使用率。
3. 动态调整GPU分配：可以根据每个GPU的内存情况动态调整训练时每个GPU的负载，保证内存使用率均衡。
4. 使用分布式训练策略：可以采用分布式训练的方式，将不同GPU上的计算任务分配到不同的机器上进行并行计算，以进一步降低每个GPU上的内存使用率。

总结：在TensorFlow中使用多GPU时，由于模型参数复制、数据复制和并行计算差异等原因，每个GPU上的内存使用率可能会有差异。为了解决这个问题，可以采取减少模型参数大小、减少数据量、动态调整GPU分配和使用分布式训练策略等措施来降低内存使用率。相关的腾讯云产品推荐可以参考腾讯云深度学习平台PAI（https://cloud.tencent.com/product/pai）。