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TensorFlow多设备并行训练全解析

1. 设备操作执行机制

当放置请求失败时，TensorFlow会回退到其默认放置规则。即如果存在GPU且有对应的GPU内核，默认使用GPU 0；否则使用CPU 0。那么，TensorFlow究竟如何在多个设备上执行所有这些操作呢？

1.1 多设备并行执行原理

当TensorFlow运行一个TF函数时，它首先会分析其图结构，找出需要评估的操作列表，并统计每个操作的依赖数量。然后，将没有依赖的操作（即源操作）添加到该操作所在设备的评估队列中。一旦某个操作被评估，依赖该操作的其他操作的依赖计数器就会减1。当某个操作的依赖计数器变为0时，它就会被推送到其所在设备的评估队列中。当TensorFlow所需的所有节点都被评估后，它会返回这些节点的输出。

graph LR A[分析图结构] --> B[找出需评估操作列表] B --> C[统计操作依赖数量] C --> D[添加无依赖操作到评估队列] D --> E[评估操作] E --> F{依赖计数器减1} F -- 计数器为0 --> G[推送到设备评估队列] F -- 计数器不为0 --> E G --> H{所有节点评估完成?} H -- 是 --> I[返回输出] H -- 否 --> E

1.2 CPU和GPU操作执行差异

• CPU操作执行：CPU评估队