请问使用cuda api 实现多个gpu, 是不是GPU个数越多，代码就越复杂，越难以实现？

实现多个GPU的代码确实可能会比单个GPU的代码复杂一些，因为您需要处理更多的设备和内存分配、数据传输等任务。然而，CUDA提供了一组丰富而强大的API和工具，使得多GPU编程变得相对容易。

以下是一些可能增加代码复杂性的因素：

1. 设备管理：您需要选择和管理要使用的GPU设备。这包括选择设备、获取设备属性、分配内存等。当涉及到多个设备时，您需要考虑设备间的数据传输和同步。

2. 内存管理：您需要在每个GPU上分配和释放内存。这可能需要额外的代码来处理多个设备上的内存分配和释放。

3. 数据传输：在多个GPU之间传输数据涉及到数据拷贝和同步操作。您需要确保正确地将数据从一个设备传输到另一个设备，并在必要时进行同步。

4. 并行计算：在多个GPU上并行执行计算任务需要考虑线程块和线程数量的分配，以及任务的划分和同步。

尽管如此，CUDA提供了一系列的API函数和工具，如`cudaSetDevice()`、`cudaDeviceSynchronize()`、`cudaMemcpy()`等，来帮助您管理多个GPU，简化多GPU编程过程。此外，CUDA运行时库和工具包还提供了一些高级功能，如统一内存、流、动态并行等，以进一步简化多GPU编程。

总的来说，尽管多GPU编程可能会增加一些复杂性，但使用CUDA API和相关工具，您仍然可以相对容易地实现多个GPU上的并行计算。同时，多个GPU的使用也能够显著提高计算性能。