kerasではデフォルトでGPUメモリを100%確保します。ディスクネックでGPU使用率が低く、複数の学習を同時に走らせたい場合は、モデル作成前に以下のようにすることで、GPUのメモリ使用率を抑制することができます。

import tensorflow as tf
import keras.backend as backend

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
backend.set_session(sess)