Cuda 多个 GPU：所有 GPU 型号相同？

Question

多 GPU cuda 设置上的所有 GPU 都必须是使用 CUDA 的同一型号 GPU 吗？

例如，我现在有一块Geforce 950。如果我再多几张卡，是不是都是950的？（如果是这样，我是否必须继续使用同一个制造商？）

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一个答案展示了如何控制每个 GPU 上的 CUDA（假设 GPU 都是具有相同计算级别的 CUDA），并确认我可以购买不同型号的 NVIDIA 卡（在我花费 300 美元之前）并安装在同一个 CUDA 上安装（因为 CUDA 工具是在每台机器上编译的）就足够了。

因此，例如，向我展示如何使用tensorflow .py 脚本并在我的主板上的三个 GPU 之一上运行它（使用下面答案中的 CUDA 命令）的答案也很好（对于为了这个问题；我想我现在肯定有足够的时间来找出答案）。

我相信这与 CUDA 软件处理硬件的方式有关，并且不是 SuperUser 的主题；不过我很乐意改变它。

Answer 1

答案是：您可以处理您想要的每一个不同的 CUDA GPU。CUDA 中的应用程序可以处理多个不同的显卡和多个不同的 GPU，只要您管理它们即可。

查看CUDA 常见问题解答“硬件和架构”部分以及多 GPU 幻灯片，两者均来自 Nvidia 官方。

问：CUDA 是否支持在一个系统中使用多个显卡？

是的。应用程序可以跨多个 GPU 分配工作。然而，这不是自动完成的，因此应用程序具有完全的控制权。有关对多个 GPU 进行编程的示例，请参阅 GPU 计算 SDK 中的“multiGPU”示例。