我在GCP上创建了一个VM实例，具有8个CPU，1个GPU（Nvidia Tesla）。现在，当我运行任务（训练Mozilla的Deepspeech模型用于自定义语言）时，我看到程序只消耗了30％的CPU（在GCP监控页面上）。现在，我想减少CPU的数量，因为未来的任务将与初始任务具有相同的计算顺序（我的意思是，为什么不必要地浪费资源？）。我应该减少CPU的数量到多少？它是否是8 OR的30％我应该重新运行任务以查看CPU％是由于单个CPU还是多个？或者我怎么知道我的GPU正在被使用？
我可以在这里添加其他系统规格（RAM等）但我相信这些事情与我的问题的情景无关。
据我所知，如果你想使用GPU将安装CUDA，GPU加载和CPU加载完全不同。我看到Mozilla的Deepspeech基于tensorflow，所以你可以尝试这个文件using gpu
在典型的系统上，存在多个计算设备。在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。它们表示为字符串。例如：
- “/ cpu：0”：您机器的CPU。
- “/ device：GPU：0”：你的机器的GPU，如果你有的话。
- “/ device：GPU：1”：您机器的第二个GPU等。
如果TensorFlow操作同时具有CPU和GPU实现，则在将操作分配给设备时，GPU设备将被赋予优先权。例如，matmul同时具有CPU和GPU内核。在设备cpu：0和gpu：0的系统上，将选择gpu：0来运行matmul。