多GPU并行和GPU多线程并行一起用的算法流程

多GPU并行和GPU多线程并行是两种不同的并行方式，可以同时使用的算法流程如下：

1. 数据分布：将需要处理的数据分割成多个部分，分配到多个GPU上进行处理，每个GPU上的数据量应尽量相等。

2. GPU多线程并行：在每个GPU上使用GPU多线程并行技术，将每个部分的数据分配到多个线程上进行并行计算。

3. 多GPU数据交换：每个GPU计算完毕后，需要将结果传递给其他GPU进行下一步计算。这里可以使用GPU间通信技术（如CUDA的MPI库）进行数据交换。

4. 多GPU并行计算：每个GPU拿到其他GPU传递过来的数据后，可以进行下一步的并行计算。

5. 合并结果：每个GPU计算完毕后，需要将结果合并到一起，得到最终的处理结果。

需要注意的是，多GPU并行和GPU多线程并行的组合需要根据具体的应用场景来设计和实现，在算法流程中需要考虑到数据分布、GPU多线程并行、GPU间通信以及结果合并等因素，才能充分发挥多GPU并行和GPU多线程并行的优势。