对于使用TensorFlow进行深度学习研究的人来说，学会在GPU上运行代码是至关重要的。在深度学习领域，GPU计算速度的提升可以极大地改善研究者的效率。然而，在不同的计算环境下，GPU的标识符不尽相同。在本文中，我们将讨论一种特殊的GPU标识符ch，在何种情况下使用它能够更好地运行TensorFlow。

首先，让我们看看ch这个标识符的含义。ch是瑞士超级计算中心（CSCS）开发的hybrid CPU/GPU超级计算平台上的一个特殊GPU节点的名称。ch计算节点有多个GPU，因此在TensorFlow中正确设置它做为GPU标识符将有助于最大充分利用这个优势。

在何种情况下应该使用ch作为GPU标识符呢？如果您的研究查询涉及大量的矩阵乘法、矩阵维度调整和卷积等行列式运算，那么您应该使用ch节点。这些数值计算任务通常需要大量的内存存储和海量的计算资源。由于ch节点的GPU具有较大的GPU内存，并且由于其高速的内联互联使其具有出色的PCI通信速度，因此设置ch为GPU标识符可以大大降低这些任务的时间成本。

另一方面，在计算效率中考虑受到其他节点的影响是很常见的。尽管CSCS的计算机集群已经通过高效的通信网络实现了高度并行化，但在使用ch作为GPU标识符时也需要注意周围节点的影响。如果在繁忙的时段使用ch节点，可能会导致计算资源过载，降低其他研究者的计算效率。因此，研究者需要在选择ch作为GPU标识符之前进行有效的规划和协调。

就TensorFlow深度学习应用程序而言，可以使用以下代码将ch设置为GPU标识符：

```python

import tensorflow as tf

config = tf.ConfigProto()

config.gpu_options.visible_device_list = "0,1,2,3,4,5,6,7" # specify GPU(s) to be used，多卡即可

config.gpu_options.allow_growth = True # allow GPU usage to grow

config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # fraction of GPU memory used

config.allow_soft_placement = True # enable TensorFlow to automatically choose an existing and supported device for the operation

sess = tf.Session(config=config)

```

正如您看到的，将ch设置为GPU标识符非常容易，只需将其包括在visible_device_list中即可。同时，设置config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction可以帮助更好地控制GPU上使用的内存总量，以避免由于内存使用导致程序崩溃或减速。

最后，请记住，为了在ch节点上运行代码，您需要获得CSCS的许可证。然而，如果您已经拥有了这些许可证，并且您进行的研究需要大量运算和内存使用，那么使用ch作为GPU标识符是你不可忽视的选择。

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