CUDA Toolkit如何支持多种GPU

CUDA Toolkit通过以下方式支持多种GPU：

• 设备管理：使用cudaGetDeviceCount获取可用GPU数量，cudaSetDevice指定当前GPU，可在多GPU环境中灵活分配计算任务。
• 统一虚拟寻址（UVA）：支持64位系统，为主系统内存和显卡显存提供统一地址空间，简化多GPU内存访问。
• 点对点（P2P）通信：通过cudaDeviceCanAccessPeer检查设备是否支持P2P，cudaDeviceEnablePeerAccess启用，cudaMemcpyPeerAsync进行数据传输，实现GPU间直接通信。
• NVLink技术：提供比PCIe更高的带宽，通过cudaGetDeviceNVLinks检查支持情况，cudaDeviceGetP2PAttribute获取连接信息，加速GPU间数据传输。
• 多GPU编程模型：支持主从、并行、协同等模型，可根据任务特点选择，如vector_add示例展示了在不同GPU上启动内核的并行计算方式。