CUDA多GPU并行编程实战
算法模型
2024-04-23 18:00
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随着深度学习、科学计算等领域的快速发展，对计算能力的需求日益增长。传统的单GPU计算已经无法满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求。因此，利用多个GPU进行并行计算成为了一种有效的解决方案。本文将介绍如何在CUDA环境下实现多GPU并行编程，并通过一个简单的例子展示其应用。
一、背景知识
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C/C 语言编写程序，并在NVIDIA GPU上运行。CUDA支持单GPU和多GPU并行计算，通过CUDA Runtime API和CUDA Driver API提供了一系列函数来管理GPU资源和执行并行任务。
二、环境搭建
在进行多GPU并行编程之前，需要确保系统上安装了多个NVIDIA GPU，并且驱动版本与CUDA Toolkit兼容。此外，还需要安装CUDA Toolkit和cuDNN库。在Linux系统中，可以使用以下命令检查GPU数量和CUDA版本
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随着深度学习、科学计算等领域的快速发展，对计算能力的需求日益增长。传统的单GPU计算已经无法满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求。因此，利用多个GPU进行并行计算成为了一种有效的解决方案。本文将介绍如何在CUDA环境下实现多GPU并行编程，并通过一个简单的例子展示其应用。
一、背景知识
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C/C 语言编写程序，并在NVIDIA GPU上运行。CUDA支持单GPU和多GPU并行计算，通过CUDA Runtime API和CUDA Driver API提供了一系列函数来管理GPU资源和执行并行任务。
二、环境搭建
在进行多GPU并行编程之前，需要确保系统上安装了多个NVIDIA GPU，并且驱动版本与CUDA Toolkit兼容。此外，还需要安装CUDA Toolkit和cuDNN库。在Linux系统中，可以使用以下命令检查GPU数量和CUDA版本
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