使用cuda API来实现多个gpu

您可以使用CUDA API来实现多个GPU的并行计算。以下是一关键步骤：

1. 初始化CUDA设备：使用`cudaSetDevice()`函数选择要使用的GPU设备。您可以使用`cudaGetDeviceCount()`函数获取系统中可用的GPU数量，并使用`cudaGetDeviceProperties()`函数获取每个GPU的属性信息。

2. 分配内存和传输数据：使用`cudaMalloc()`函数在每个GPU上分配内存，并使用`cudaMemcpy()`函数在不同GPU之间传输数据。

3. 启动并行计算：使用CUDA核函数（也称为CUDA内核）在每个GPU上启动并行计算。您可以使用`<<<...>>>`语法指定要启动的线程块和线程数量。

4. 同步和合并结果：使用`cudaDeviceSynchronize()`函数在所有GPU上同步计算，并将结果从不同GPU合并到单个GPU上。

5. 清理资源：使用`cudaFree()`函数释放在GPU上分配的内存。

这是一个简单的示例代码，展示了如何使用CUDA API在两个GPU上执行向量加法：

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void vectorAdd(int* a, int* b, int* c, int size) {
    int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (tid < size) {
        c[tid] = a[tid] + b[tid];
    }
}

int main() {
    int size = 1024;
    int* a, * b, * c;
    int* d_a, * d_b, * d_c;

    // 初始化CUDA设备
    cudaSetDevice(0);

    // 在GPU上分配内存
    cudaMalloc(&d_a, size * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_b, size * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_c, size * sizeof(int));

    // 在主机上分配内存
    a = (int*)malloc(size * sizeof(int));
    b = (int*)malloc(size * sizeof(int));
    c = (int*)malloc(size * sizeof(int));

    // 初始化输入数据
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i;
    }

    // 在主机上将输入数据传输到GPU
    cudaMemcpy(d_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 启动并行计算
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (size + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    
    // 在第一个GPU上执行向量加法
    cudaSetDevice(0);
    vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_a, d_b, d_c, size);

    // 在第二个GPU上执行向量加法
    cudaSetDevice(1);
    vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_a, d_b, d_c, size);

    // 在所有GPU上同步计算
    cudaDeviceSynchronize();

    // 将结果从GPU传输回主机
    cudaMemcpy(c, d_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        printf("%d ", c[i]);
    }
    printf("\n");

    // 清理资源
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);
    free(a);
    free(b);
    free(c);

    return 0;
}

请注意，此示例仅涵盖了基本的多GPU并行计算概念，并且可能需要根据您的具体需求进行修改和优化。