cupy使用两个gpu

使用 Cupy 在两个 GPU 上进行计算可以提高计算速度和性能。以下是使用 Cupy 在两个 GPU 上进行计算的一些常见步骤：

1. 在代码中导入 Cupy 库，并将数据存储在 Cupy 数组中。
2. 使用 `cupy.cuda.Device()` 方法选择要使用的 GPU 设备。
3. 使用 `cupy.split()` 方法将数据分割成两部分，分别在两个 GPU 上进行计算。
4. 使用 `cupy.concatenate()` 方法将计算结果合并为一个数组。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在两个 GPU 上使用 Cupy 计算矩阵乘法：

import cupy as cp

# 将数据存储在 Cupy 数组中
a = cp.random.randn(1000, 1000).astype(cp.float32)
b = cp.random.randn(1000, 1000).astype(cp.float32)

# 选择要使用的 GPU 设备
device0 = cp.cuda.Device(0)
device1 = cp.cuda.Device(1)

# 将数据分割成两部分，分别在两个 GPU 上进行计算
with device0:
    a0 = cp.asarray(a[:500,:])
    b0 = cp.asarray(b[:500,:])
    c0 = cp.matmul(a0, b0)

with device1:
    a1 = cp.asarray(a[500:,:])
    b1 = cp.asarray(b[500:,:])
    c1 = cp.matmul(a1, b1)

# 合并计算结果为一个数组
c = cp.concatenate([c0, c1])

# 打印计算结果
print(c)

注意，使用多个 GPU 计算时还需要对计算过程进行适当的数据划分和同步，以确保计算结果的正确性和一致性。