如何在 Cupy 中使用多个 GPU？答案

【问题标题】：How can I use multiple gpus in cupy?如何在 Cupy 中使用多个 GPU？
【发布时间】：2019-09-19 02:11:30
【问题描述】：

我正在尝试在 CUPY 中使用多个 GPU 并行化多个矩阵乘法。

Cupy 加速矩阵乘法（例如 $A\times B$）。我想知道我是否有四个方阵 A、B、C、D。我想在两个不同的本地 GPU 上计算 AB 和 CD。我如何在 CUPY 中做到这一点？

例如在张量流中，

for i in xrange(FLAGS.num_gpus):
  with tf.device('/gpu:%d' % i):

在 CUPY 中是否有类似的方法。 Cupy 的问题在于它会立即执行代码，因此它无法运行下一行（例如 $C\times D$），直到当前行完成（例如 $A\times B$）。

感谢托斯的帮助。现在新的问题是，假设我有十个这样的矩阵对存储在两个 3d numpy 数组中（比如？*？* 10）。如何编写一个循环来存储乘法的结果？

anumpy #size(1e5,1e5,10)
bnumpy #size(1e5,1e5,10)

for i in range(10):
   #say I have 3 gpus
   with cupy.cuda.Device(i % 3):
      a = cupy.array(anumpy[:,:,i])
      b = cupy.array(bnumpy[:,:,i])
      ab[:,:,math.floor(i/3)] = a @ b

如何将这 3 个 ab 组合到不同的设备中？我可以在不同的 GPU 中拥有同名的数组吗？

【问题讨论】：

标签： gpu cupy

【解决方案1】：

使用with cupy.cuda.Device(i) 并避免阻塞操作。例如，要计算 CPU 数组对的 matmul，请在调用所有 matmul 操作后将结果发送到 CPU (cupy.asnumpy)。

a = cupy.array(a)
b = cupy.array(b)
ab = a @ b
# ab = cupy.asnumpy(ab)  # not here
with cupy.cuda.Device(1):
    c = cupy.array(c)
    d = cupy.array(d)
    cd = c @ d
    cd = cupy.asnumpy(cd)
ab = cupy.asnumpy(ab)

【讨论】：

您好，您的回答有帮助。还有一个问题，我怎样才能在一个循环中形成这些？有关详细信息，请参阅我对原始问题的编辑。
这个答案真的很有帮助。我认为阻塞操作意味着CPU和GPU之间的数据交换，更具体地说。

【解决方案2】：

CuPy 在大多数操作中不会同步设备执行。 A.dot(B) 之类的代码在设备上启动矩阵乘积后立即返回，无需等待设备端操作本身，因此如果操作足够重（例如矩阵很大），则计算有效地与第二个矩阵乘积重叠在另一台设备上。

【讨论】：

【解决方案3】：

我不能 100% 确定我是否正确理解了这个问题，但我想可能是这样的：

def my_cal(gpu_id, anumpy, bnumpy):
  a = None
  b = None
  ab = None

  with cupy.cuda.Device(gpu_id):
    for i in range(10):
        a = cupy.array(anumpy[:,:,i])
        b = cupy.array(bnumpy[:,:,i])
        ab[:,:,math.floor(i/3)] = a @ b
  return cupy.asnumpy(ab)


np_ab0 = my_cal(0, anumpy, bnumpy)
np_ab1 = my_cal(1, anumpy, bnumpy)
np_ab2 = my_cal(2, anumpy, bnumpy)

【讨论】：

如果 ab 存储在第一个 cpu 中，则无法从第二个和第三个 gpu 访问它。