多块显卡并行运算,如何使用gpu进行并行计算

多块显卡并行运算,如何使用gpu进行并行计算

一般来说，AI加速框架会基于nvdia的CUDA加速，并在此基础上进行大量计算。如图5所示，CUDA软件设计框架是这样的。Akernel程序会有一个网格，网格下会有几个数据。 并行，当模型不够大，无法放在单个GPU上时，可以将模型复制到多个GPU上进行并行加速训练（下图右侧）。 这种情况比较常见，本文也从数据并行方面进行了解释。 下图显示了多个块的使用

显卡：GPU计算单元+显存-内存：空间GPU-CPU：时间内存用于存储模型和数据。 显存越大，矩阵乘法的张量或并行度可以利用矩阵分块乘法的原理来优化计算。 以矩阵乘法Y=X×Aasan为例，其中XisanM×N维输入矩阵，AisanN×K维参数矩阵，YisanM×K维结果矩阵。 当参数矩阵过大且超过

这种并行模式将数据分成多个部分，允许多个计算单元分别计算这些小块数据，最后进行汇总。 一般来说，CPU多线程编程优先选择第一种并行模式，GPU并行编程模式优先选择第二种。在讲解Hyperworks用于多核CPU计算时，介绍：HyperWorks图形界面模块的性能主要与显卡有关，处理量较大。 对于机型（100万台以上）和超大型机型（1000万台以上），为了获得流畅的显示效果，需要

1原来在使用多卡并行计算代码时，有一个主卡，这个主卡默认是GPU0，主卡会读取参数，然后分发给其他显卡，所以我的目标是把主卡改成GPU3。 然后指定KernelonGPU3：在GPU上运行并可以并行处理多个数据元素的函数。 线程：内核执行的基本单元。 每个线程处理一个或多个数据元素。 块：线程的集合。 块中的所有线程可以

前者可以在APU平台下执行某些混合运算[5]；后者允许独立显卡和核心显卡在某些渲染环境中以并行模式存储，从而利用多GPU的优势[6]AMDPowerXpress（左）和NVIDIAHybird（右）显卡切换技术利用matlab中的GPU加速来加速矩阵运算。 首先，如前所述，并非所有GPU都可以在Maltab中加速。似乎只有NVDIA显卡可以。 硬件：GeForceGTX980软件：Matlab2015