Sagemaker实例训练Tensorflow模型时GPU未被利用 速度远慢于Colab

• 先确认TensorFlow是否能正常识别GPU：执行代码print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))，如果返回空列表，说明你当前安装的是CPU版本TensorFlow，或是CUDA、cuDNN等GPU依赖版本和TensorFlow不匹配，这是GPU未被调用的最常见原因，重新安装匹配版本的GPU版TensorFlow及对应依赖即可解决。
• 检查数据加载是否存在瓶颈：训练运行时执行nvidia-smi命令查看GPU利用率，如果数值长期低于15%，说明瓶颈在CPU的数据预处理、加载环节，GPU长期处于等待数据的空闲状态。你需要优化tf.data数据管道，添加prefetch(tf.data.AUTOTUNE)、cache()、并行预处理等配置，提升数据喂入速度匹配GPU计算效率。
• 你当前的tf.device上下文管理器用法不规范：将回调定义逻辑也包裹在GPU设备范围内没有实际意义，回调默认运行在CPU侧，不过该写法不会直接导致训练速度变慢，不属于核心问题。
• 额外排查项：
  • 确认SageMaker实例规格确实为ml.p3.2xlarge，避免误选成CPU实例
  • 确认实例挂载的存储为SSD类型，普通EBS存储的IO瓶颈也会大幅拉低训练效率

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Electric Dragon