Tensorflow：GPU和CPU的同时预测

Question

我正在使用tensorflow，我想通过同时使用CPU和一个GPU来加速预先训练的Keras模型的预测阶段（我对训练阶段不感兴趣）。

我试图创建两个不同的线程来提供两个不同的tensorflow会话（一个运行在CPU上，另一个运行在GPU上）。每个线程在一个循环中提供固定数量的批处理（例如，如果我们总共有100个批处理，我想为CPU分配20个批处理，在GPU上分配80个批处理，或者两者的任何可能组合），并组合结果。最好是自动分割。

然而，即使在这种情况下，批处理似乎是以同步方式馈送的，因为即使向CPU发送少量批处理并计算GPU中的所有其他批处理（以GPU为瓶颈），我观察到，对于仅使用GPU进行的测试，总的预测时间总是更高。

我希望它更快，因为当只有GPU工作时，CPU使用率大约为20-30%，因此有一些CPU可用于加快计算速度。

我读了很多讨论，但它们都涉及多个GPU的并行性，而不是GPU和CPU之间的并行性。

下面是我编写的代码示例：通过这种方式从同一个Keras模型加载tensor_cpu和tensor_gpu对象：

with tf.device('/gpu:0'):
    model_gpu = load_model('model1.h5')
    tensor_gpu = model_gpu(x)

with tf.device('/cpu:0'):
    model_cpu = load_model('model1.h5')
    tensor_cpu = model_cpu(x) 

然后进行如下预测：

def predict_on_device(session, predict_tensor, batches):
    for batch in batches:
        session.run(predict_tensor, feed_dict={x: batch})


def split_cpu_gpu(batches, num_batches_cpu, tensor_cpu, tensor_gpu):
    session1 = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
    session1.run(tf.global_variables_initializer())
    session2 = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
    session2.run(tf.global_variables_initializer())

    coord = tf.train.Coordinator()

    t_cpu = Thread(target=predict_on_device, args=(session1, tensor_cpu, batches[:num_batches_cpu]))
    t_gpu = Thread(target=predict_on_device, args=(session2, tensor_gpu, batches[num_batches_cpu:]))

    t_cpu.start()
    t_gpu.start()

    coord.join([t_cpu, t_gpu])

    session1.close()
    session2.close()

如何实现这种CPU/GPU并行化？我想我错过了什么。

任何形式的帮助将非常感谢！