超出使用限制后，如何在 Google Colab 上再次使用 GPU？

Question

我使用免费版的 Google Colab 来运行我的 Tensorflow 代码。12 小时后，它给出错误消息“由于 Colab 中的使用限制，您当前无法连接到 GPU”。我应用了“出厂重置运行时”以再次使用 GPU，但它不起作用。此外，我终止了所有会话并重新开始，但此过程也没有给出任何解决方案。有没有什么方法可以在 Google Colab 免费版上再次使用 GPU。谢谢。

Answer 1

如果你经常使用 GPU，运行时间会越来越短，断线会越来越频繁。连接到另一个 GPU 之前的冷却时间将从几小时延长到几天再到几周。谷歌跟踪一切。他们不仅知道您的帐户的使用情况，而且还知道与该帐户相关的帐户的使用情况，如果他们甚至怀疑有人试图滥用系统，他们将相应地调整使用限制。除了有关“使用限制”的一般消息外，他们永远不会向您提供运行时断开连接或无法连接到 GPU 的明确原因。他们也不会为用户提供一种直接的方式来跟踪他们的使用情况，因为这样做只会让人们更容易绕过限制。如果您的帐户基本上被列入黑名单，他们实际上永远不会告诉您您的帐户已被列入黑名单，因为这会给他们带来更多麻烦。尝试永久连接时，您只会收到有关使用限制的相同消息。他们更喜欢让用户感到困惑和猜测，因为这保留了 Google 的所有权力。对于免费服务，谁能说这有什么问题。

编辑：对于 Colab Pro，他们可能不会致命地限制过度使用的帐户，但他们可以通过将冷却期延长至 3-5 天、将运行时间从 24 小时减少到 6-8 小时等来显着限制它。保持请记住，这是针对最长持续时间每周多次运行多个帐户的人。如果您每周只使用一个帐户一两次，那应该没有问题。

Answer 2

[这不是修复，而是解决方法]

没有具体的方法可以解决此问题，如果您有多个 Google 帐户，我建议您使用另一个 Google 帐户将您的笔记本或代码复制到 Colab 并继续工作。

Answer 3

最近，我遇到了两次同样的问题。每次都会出现一个弹出窗口，如下图所示，其中包含消息。

"You cannot currently connect to a GPU due to usage limits in Colab. Learn More"

不要失望，放松点，因为它的有效期只有 1 天。您需要等待，第二天您将像以前一样获得完全访问权限。出现此意外消息的原因是长时间与 GPU 保持连接而没有使用它（即没有运行需要 GPU 的代码）。更详细地说，原因可能是以下之一：

1. 假设您连接了 GPU，然后运行一段需要 40 分钟才能执行的代码。但你会离开笔记本电脑，睡上 2、3 小时或更长时间。然后可能会出现此意外消息。
2. 如果您不使用 GPU，但保持与 GPU 的连接，一段时间后 Colab 会给您一条警告消息，例如Warning: You are connected to a GPU runtime, but not utilising the GPU. Change to a standard runtime.A Good Practice is to Change the Runtime on that time，否则，您可能会在这一天被阻止。

Answer 4

Colab's免费版本适用于动态使用限制，该限制不是固定的，并且大小没有记录在任何地方，这就是免费版本不能保证和无限资源的原因。
基本上，总体使用限制和超时期限maximum VM lifetime、GPU types available、 和其他因素随时间变化。Colab不公布这些限制，部分原因是它们可以（有时确实）变化很快。

GPUs并且TPUs有时优先考虑Colab交互使用而不是长时间运行的计算的用户，或者最近在Colab. 其结果是，谁使用用户Colab长时间运行的计算，或者谁在最近使用更多的资源的用户Colab，更容易碰上的使用限制，并有自己的访问GPUs，并TPUs暂时限制。对更高、更稳定的使用限制感兴趣的用户可以使用Colab Pro。