DCU显卡多机多卡示例代码

下面是一个基于CUDA的多GPU多卡示例代码：

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

#define N 1024

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

int main(int argc, char **argv) {
    int num_gpus, num_procs;
    cudaGetDeviceCount(&num_gpus);
    cudaGetDeviceProperties(NULL, 0);
    num_procs = num_gpus;
    printf("Number of GPUs: %d\n", num_gpus);

    float *h_a[num_procs], *h_b[num_procs], *h_c[num_procs];
    float *d_a[num_procs], *d_b[num_procs];
    int size = N * sizeof(float);

    cudaStream_t stream[num_procs];

    for(int i = 0; i < num_procs; i++) {
        cudaSetDevice(i);
        cudaMallocHost(&h_a[i], size);
        cudaMallocHost(&h_b[i], size);
        cudaMallocHost(&h_c[i], size);
        cudaMalloc(&d_a[i], size);
        cudaMalloc(&d_b[i], size);
        cudaStreamCreate(&stream[i]);
        for(int j = 0; j < N; j++) {
            h_a[i][j] = 1.0f;
            h_b[i][j] = 2.0f;
        }
    }

    dim3 threads(256);
    dim3 blocks((N + threads.x - 1) / threads.x);

    for(int i = 0; i < num_procs; i++) {
        cudaSetDevice(i);
        cudaMemcpyAsync(d_a[i], h_a[i], size, cudaMemcpyHostToDevice, stream[i]);
        cudaMemcpyAsync(d_b[i], h_b[i], size, cudaMemcpyHostToDevice, stream[i]);
        kernel<<<blocks, threads, 0, stream[i]>>>(d_a[i], d_b[i], N);
        cudaMemcpyAsync(h_c[i], d_a[i], size, cudaMemcpyDeviceToHost, stream[i]);
    }

    cudaDeviceSynchronize();

    for(int i = 0; i < num_procs; i++) {
        cudaSetDevice(i);
        cudaFreeHost(h_a[i]);
        cudaFreeHost(h_b[i]);
        cudaFreeHost(h_c[i]);
        cudaFree(d_a[i]);
        cudaFree(d_b[i]);
        cudaStreamDestroy(stream[i]);
    }

    return 0;
}

这个代码使用了 `cudaSetDevice` 函数来设置不同的GPU设备，每个GPU设备都有一个相应的 `cudaStream` 变量，这个变量可以用来管理设备上的异步操作。

在主函数中，我们为每个GPU设备分配了相应的内存空间，并且将数据从主机端复制到设备端，然后启动了一个并行的CUDA内核，在每个GPU设备上都执行一次。最后，我们将计算结果从设备端复制回主机端，并释放了所有的内存空间。

这个示例代码中使用了一个简单的加法内核，可以根据需要进行修改。注意，这个代码只是一个简单的示例，实际应用中需要更加复杂的代码来实现多GPU多卡的并行计算。