【亲测免费】 多GPU编程模型：解锁高效并行计算的钥匙

在当今高性能计算和深度学习领域，多GPU编程成为了加速复杂算法的关键技术。今天，我们为您带来一个特别的开源宝藏——Multi GPU Programming Models项目，它不仅是一个强大的工具箱，更是一本生动的技术实战指南。

项目介绍

此项目深入探索了多种多GPU编程模型，通过实现著名的多GPU雅可比迭代法（Jacobi Solver），覆盖了从基本的单线程复制到高级的NCCL结合CUDA Graphs等十一种不同的策略。每一个模型都是一个独立的Makefile项目，蕴含着开发者对多GPU环境下的通信优化深刻理解。不仅如此，该项目还与多个NVIDIA GTC大会分享的实践案例紧密相关，为研究者和开发者提供了宝贵的实验场。

技术分析

核心技术点

• 单线程与多线程: 从基础的单线程数据复制(single_threaded_copy)到利用OpenMP进行多线程并行处理(multi_threaded_copy系列)，展示了如何有效利用GPU资源。
• 透明内存管理：通过Unified Memory(multi_threaded_um)简化跨GPU的数据管理。
• GPUDirect P2P与延迟执行优化：multi_threaded_p2p_opt利用该技术减少通信开销，提升效率。
• MPI与NVSHMEM：展示如何在多进程中使用CUDA-aware MPI (mpi)或更为高效的NVSHMEM (nvshmem) 实现GPU间的直接通信。
• NCCL与CUDA Graphs集成：nccl_graphs将NCCL与图形流水线的概念结合起来，以期达到最佳的性能重叠效果。

技术亮点

• 并行效率优化：通过同步机制(overlap)的引入，减少通信等待时间，实现了计算和通信的高效并行。
• 兼容性与标准化：支持CUDA 11及以上版本，NCCL和NVSHMEM的最新特性，确保技术前沿