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Perplexityを調査せよ④

川田　AI大好きおじさん / AI研究家

今日のお題は以下、CUDAが実際に本当に複数のGPUをつかって命令をだせるのか、どうやってだすのか？を調べる為に、まずはサンプルを出してもらう。
複数のAIが出す回答を精査するのは大変だけど、素人なのでそれでもわかるように回答を出せているかというのを今回の基準にしました。

1位：Perplexity
プログラムの基本構造は同じくらいだと思うけれど、結局サンプルを出させるという事は、その構文を理解しようとしているわけで、次にそのサンプルの標準構成を解き明かそうと人間はするはずです。そこまでを推測しながら投げられた質問だけでなく、そこで知りたい真の目的にたどり着くように回答を出している点で僅差ですが1位です。

NVIDIAのCUDAを使用して複数のGPUやGPUサーバーで並列処理を行うプログラムのサンプルについて説明します。

## マルチGPUプログラミングの基本

CUDA環境では、複数のGPUを利用して並列処理を行うことができます。これにより、計算負荷の高いタスクを効率的に処理することが可能になります[1]。

以下に、マルチGPUプログラミングの基本的なステップを示します：

1. 利用可能なGPUデバイスの数を確認
2. 各GPUにタスクを割り当て
3. デバイス間でデータを転送
4. 各GPUで並列処理を実行
5. 結果を集約

## サンプルコード

以下は、複数のGPUを使用して並列処理を行う簡単なサンプルコードです：

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

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

int main() {
int n = 1<<20; // 1M elements
size_t bytes = n * sizeof(float);

// Get number of devices
int deviceCount;
cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
printf("Number of CUDA devices: %d\n", deviceCount);

for (int i = 0; i < deviceCount; i++) {
cudaSetDevice(i);

float *a, *b, *c;
cudaMalloc(&a, bytes);
cudaMalloc(&b, bytes);
cudaMalloc(&c, bytes);

// Initialize data
// ...

int blockSize = 256;
int numBlocks = (n + blockSize - 1) / blockSize;

vector_add<<<numBlocks, blockSize>>>(a, b, c, n);

// Copy result back to host
// ...

cudaFree(a);
cudaFree(b);
cudaFree(c);
}

return 0;
}
```

このサンプルコードでは、以下の主要な機能を実装しています：

1. `cudaGetDeviceCount()`関数を使用して、利用可能なGPUデバイスの数を取得します。
2. 各GPUデバイスに対して、`cudaSetDevice()`関数を使用してデバイスを選択します。
3. 各デバイスで、メモリ割り当て、データ初期化、カーネル実行、結果の取得を行います。

## 注意点

1. **デバイス間のデータ転送**: 複数のGPUを使用する場合、デバイス間でデータを転送する必要がある場合があります。これには`cudaMemcpy()`関数を使用します[1]。

2. **同期**: 複数のGPUで並列処理を行う場合、適切なタイミングで同期を取ることが重要です。`cudaDeviceSynchronize()`関数を使用して、各デバイスの処理完了を待つことができます[4]。

3. **負荷分散**: 効率的な並列処理のために、タスクを適切に分割し、各GPUに均等に分配することが重要です[1][4]。

4. **エラーハンドリング**: CUDA関数の呼び出し後は、エラーチェックを行うことをお勧めします。`cudaGetLastError()`関数を使用してエラーを検出できます。

このサンプルコードを基に、具体的なアプリケーションに合わせてカスタマイズすることで、複数のGPUを効率的に活用した並列処理プログラムを開発することができます。

Citations:
[1] https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/multi-gpu-programming-with-standard-parallel-c-part-1/
[2] https://qiita.com/sakaia/items/30d765d28521126ca6bc
[3] https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&attribute_id=1&block_id=8&file_no=1&item_id=81347&item_no=1&page_id=13
[4] https://developer.nvidia.com/ja-jp/blog/developing-accelerated-code-with-standard-language-parallelism/

Perplexity

2位：Gemini pro/Gemma2 70b
googleAIはgeminiもgemma2もなかなかいい回答するのでどちらをチョイスするか難しいですね。
ただこちらもプログラムを出すだけでなく、構文も説明してくれているので、目的に沿っている点がGoodです。

## NVIDIA CUDAを用いた複数GPU/GPUサーバでの並列処理プログラムサンプル

このサンプルプログラムは、複数のGPUまたはGPUサーバを使用して、配列の要素ごとの加算を並列処理する方法を示しています。

**前提条件:**

* 複数のGPUを搭載したシステム、または複数のGPUサーバ
* NVIDIA CUDA Toolkitのインストール
* MPIライブラリのインストール（複数サーバを使用する場合）

**コード:**

```cpp
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
#include <mpi.h> // 複数サーバを使用する場合

// エラーチェックマクロ
#define CUDA_CHECK(call) \
do { \
cudaError_t err = call; \
if (err != cudaSuccess) { \
fprintf(stderr, "CUDA error in file '%s' in line %i : %s.\n", \
__FILE__, __LINE__, cudaGetErrorString(err)); \
exit(EXIT_FAILURE); \
} \
} while (0)


// 配列サイズ
const int N = 1024 * 1024;

// GPUデバイスごとに処理する要素数
const int BLOCK_SIZE = 256;

// カーネル関数: 各スレッドが配列の要素を加算
__global__ void addKernel(const int* a, const int* b, int* c, int n) {
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n) {
c[i] = a[i] + b[i];
}
}

int main(int argc, char** argv) {
int rank, size;

// MPIの初期化（複数サーバを使用する場合）
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

// 利用可能なGPUの数を取得
int num_devices;
CUDA_CHECK(cudaGetDeviceCount(&num_devices));
if (num_devices == 0) {
fprintf(stderr, "Error: No CUDA capable devices found.\n");
return EXIT_FAILURE;
}

// 各プロセスが使用するGPUを選択
int device_id = rank % num_devices;
CUDA_CHECK(cudaSetDevice(device_id));

// ホスト側の配列を割り当て
int *h_a = new int[N];
int *h_b = new int[N];
int *h_c = new int[N];

// 配列を初期化
for (int i = 0; i < N; ++i) {
h_a[i] = i;
h_b[i] = i * 2;
}

// デバイス側の配列を割り当て
int *d_a, *d_b, *d_c;
CUDA_CHECK(cudaMalloc(&d_a, N * sizeof(int)));
CUDA_CHECK(cudaMalloc(&d_b, N * sizeof(int)));
CUDA_CHECK(cudaMalloc(&d_c, N * sizeof(int)));

// ホストからデバイスへデータをコピー
CUDA_CHECK(cudaMemcpy(d_a, h_a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice));
CUDA_CHECK(cudaMemcpy(d_b, h_b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice));

// グリッドとブロックのサイズを設定
int grid_size = (N + BLOCK_SIZE - 1) / BLOCK_SIZE;
dim3 grid(grid_size);
dim3 block(BLOCK_SIZE);

// カーネル関数を実行
addKernel<<<grid, block>>>(d_a, d_b, d_c, N);

// デバイスからホストへ結果をコピー
CUDA_CHECK(cudaMemcpy(h_c, d_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost));

// 結果を確認
bool correct = true;
for (int i = 0; i < N; ++i) {
if (h_c[i] != h_a[i] + h_b[i]) {
correct = false;
break;
}
}

// 結果を表示
if (rank == 0) {
if (correct) {
std::cout << "Result is correct!" << std::endl;
} else {
std::cout << "Result is incorrect!" << std::endl;
}
}

// デバイス側のメモリを解放
CUDA_CHECK(cudaFree(d_a));
CUDA_CHECK(cudaFree(d_b));
CUDA_CHECK(cudaFree(d_c));

// ホスト側のメモリを解放
delete[] h_a;
delete[] h_b;
delete[] h_c;

// MPIの終了処理（複数サーバを使用する場合）
MPI_Finalize();

return 0;
}
```

**解説:**

1. **ヘッダーファイル:** CUDAランタイム、MPI（複数サーバの場合）に必要なヘッダーファイルを含めます。
2. **エラーチェックマクロ:** CUDA関数のエラーチェックを簡単にするマクロを定義します。
3. **カーネル関数:** GPU上で実行されるカーネル関数を定義します。この関数は、配列の要素を加算します。
4. **main関数:**
* MPIの初期化（複数サーバの場合）
* 利用可能なGPUの数を取得し、各プロセスが使用するGPUを選択します。
* ホスト側の配列を割り当て、初期化します。
* デバイス側の配列を割り当てます。
* ホストからデバイスへデータをコピーします。
* グリッドとブロックのサイズを設定します。
* カーネル関数を実行します。
* デバイスからホストへ結果をコピーします。
* 結果を確認し、表示します。
* デバイス側とホスト側のメモリを解放します。
* MPIの終了処理（複数サーバの場合）

**コンパイルと実行:**

1. **コンパイル:**
* **単一GPU/サーバ:** `nvcc -o add_gpu add_gpu.cu`
* **複数サーバ:** `mpicxx -o add_gpu_mpi add_gpu.cu -lcudart -lmpi`
2. **実行:**
* **単一GPU/サーバ:** `./add_gpu`
* **複数サーバ:** `mpirun -np <プロセス数> ./add_gpu_mpi`

**注意点:**

* このサンプルプログラムは、簡略化のためエラー処理を省略しています。
* 実際のアプリケーションでは、データサイズや処理内容に応じて、グリッドとブロックのサイズを調整する必要があります.
* 複数サーバを使用する場合は、適切なMPIの設定が必要です。

このサンプルプログラムを参考に、独自のCUDAプログラムを作成して、複数GPU/GPUサーバの並列処理を活用してください。

gemini1.5 pro

NVIDIA CUDAで複数のGPU、GPUサーバを指定して並列処理の命令を出すプログラムのサンプル

このサンプルは、複数のGPUで並列処理を行う基本的な例です。

注意: このサンプルは、単一のノード内の複数のGPUを使用することを想定しています。複数のノードにまたがるGPUクラスタでの並列処理には、MPIなどの追加ライブラリが必要です。

import torch import torch.nn as nn # 使用するGPUのデバイスIDを指定 device_ids = [0, 1] # 例: GPU 0 と GPU 1 を使用 # モデルを定義 class MyModel(nn.Module): # ... モデルの定義 ... # モデルを複数のGPUに分散 model = nn.DataParallel(MyModel(), device_ids=device_ids) # モデルを指定したGPUに移動 model.to(device_ids[0]) # 入力データの準備 input_data = torch.randn(128, 10) # データを指定したGPUに移動 input_data = input_data.to(device_ids[0]) # 推論を実行 output = model(input_data) # 結果の処理 # ...

content_copy Use code with caution.Python

解説:GPUデバイスIDの指定: device_ids リストに使用するGPUのデバイスIDを指定します。
モデルの定義: 通常のPyTorchモデルを定義します。
モデルの分散: nn.DataParallel を使用してモデルを複数のGPUに分散します。
モデルの移動: model.to(device_ids[0]) でモデルを最初のGPUに移動します。
データの準備と移動: 入力データを準備し、最初のGPUに移動します。
推論の実行: model(input_data) でモデルにデータを投入し、推論を実行します。
結果の処理: 推論結果を処理します。


補足:nn.DataParallel は、モデルのパラメータを複数のGPUに分割し、並列に処理を行います。
device_ids リストの順番は、モデルのパラメータがGPUに割り当てられる順番に対応します。
データを複数のGPUに分割して処理する場合は、torch.nn.parallel.scatter などの関数を使用します。
より複雑な並列処理には、torch.distributed モジュールを使用する必要があります。


GPUサーバの指定:

GPUサーバの指定は、使用するフレームワークやライブラリによって異なります。Slurm: srun コマンドでGPUサーバを指定できます。
Kubernetes: Pod定義ファイルでGPUリソースを指定できます。
AWS: EC2インスタンスでGPUインスタンスを選択できます。


その他:CUDAのバージョンやドライバ、PyTorchのバージョンを確認してください。
GPUの使用状況を監視し、必要に応じてリソースを調整してください。

grmma2 27b

同率3位：ChatGPT
結果をテキストでエクスポートしてっていう指示をわすれてしまい、ごちゃごちゃになってしまいましたが、画面ではちゃんと出力されています。
こちらは、少し全体に対する構文説明が薄く、玄人向けの出力です

NVIDIAのCUDAを使って複数のGPUやGPUサーバを指定して並列処理を行うプログラムのサンプルを以下に示します。このサンプルでは、異なるGPUで並行してベクトル加算を行います。

必要な環境CUDA Toolkit がインストールされていること
NVIDIAのGPUが複数搭載されている環境


プログラム例

cpp

コードをコピーする

// CUDA kernel for vector addition __global__ void vectorAdd(const float *A, const float *B, float *C, int N) { int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; if (i < N) { C[i] = A[i] + B[i]; } } int main() { int N = 1<<20; // 1M elements size_t size = N * sizeof(float); // Allocate host memory float *h_A = (float *)malloc(size); float *h_B = (float *)malloc(size); float *h_C = (float *)malloc(size); // Initialize host arrays for (int i = 0; i < N; i++) { h_A[i] = i; h_B[i] = i * 2; } // Get the number of GPUs int num_devices; cudaGetDeviceCount(&num_devices); printf("Number of devices: %d\n", num_devices); // Allocate device memory and perform computation on each GPU float *d_A[num_devices], *d_B[num_devices], *d_C[num_devices]; cudaStream_t streams[num_devices]; for (int i = 0; i < num_devices; i++) { // Set the current device cudaSetDevice(i); // Allocate device memory cudaMalloc((void **)&d_A[i], size); cudaMalloc((void **)&d_B[i], size); cudaMalloc((void **)&d_C[i], size); // Copy data from host to device cudaMemcpy(d_A[i], h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_B[i], h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice); // Create a stream for the current device cudaStreamCreate(&streams[i]); // Launch the kernel on the current device int threadsPerBlock = 256; int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock; vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock, 0, streams[i]>>>(d_A[i], d_B[i], d_C[i], N); // Copy result from device to host cudaMemcpyAsync(h_C, d_C[i], size, cudaMemcpyDeviceToHost, streams[i]); } // Synchronize all streams for (int i = 0; i < num_devices; i++) { cudaSetDevice(i); cudaStreamSynchronize(streams[i]); } // Verify results for (int i = 0; i < N; i++) { if (fabs(h_A[i] + h_B[i] - h_C[i]) > 1e-5) { fprintf(stderr, "Result verification failed at element %d!\n", i); exit(EXIT_FAILURE); } } printf("Test PASSED\n"); // Free device memory for (int i = 0; i < num_devices; i++) { cudaSetDevice(i); cudaFree(d_A[i]); cudaFree(d_B[i]); cudaFree(d_C[i]); cudaStreamDestroy(streams[i]); } // Free host memory free(h_A); free(h_B); free(h_C); printf("Done\n"); return 0; }

説明カーネル定義 (vectorAdd):
CUDAカーネルは、各要素ごとにベクトルの要素を加算します。
ホストメモリの割り当てと初期化:
ホスト側で計算に使うデータを用意します。
GPUデバイスの数を取得:
利用可能なGPUの数を取得します。
デバイスメモリの割り当てとデータのコピー:
各GPUに対してメモリを割り当て、ホストからデバイスへデータをコピーします。
カーネルの起動:
各GPUでカーネルを起動し、並行して計算を行います。
結果の検証:
結果が正しいかどうかを確認します。
メモリの解放:
デバイスおよびホストのメモリを解放します。


このサンプルプログラムを実行することで、複数のGPUを利用して並行処理を行うことができます。実際の使用環境に応じて、データのサイズや処理内容を調整してください。

GPT4ｐ

同率3位：claude3
claudeもGPTでいう所のコードインタプリタ―を内包したのか、プログラム系に関しての出力は相当飛躍してきました。今回も内容も説明補足についてもかなりいいです。
なんなら「画面上でそのプログラムの動作確認ができる」という点を考慮に入れればダントツの1位です。

NVIDIAのCUDAを使って複数のGPUやGPUサーバーで並列処理を行うサンプルプログラムを作成いたします。このプログラムでは、複数のGPUで簡単な行列乗算を並列実行する例を示します。



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

#define N 1024
#define BLOCK_SIZE 32

__global__ void matrixMulKernel(float* A, float* B, float* C, int width) {
int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
float sum = 0.0f;
for (int i = 0; i < width; ++i) {
sum += A[row * width + i] * B[i * width + col];
}
C[row * width + col] = sum;
}

void matrixMulGPU(float* A, float* B, float* C, int width, int deviceId) {
cudaSetDevice(deviceId);

float *d_A, *d_B, *d_C;
int size = width * width * sizeof(float);

cudaMalloc(&d_A, size);
cudaMalloc(&d_B, size);
cudaMalloc(&d_C, size);

cudaMemcpy(d_A, A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_B, B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

dim3 dimBlock(BLOCK_SIZE, BLOCK_SIZE);
dim3 dimGrid((width + dimBlock.x - 1) / dimBlock.x, (width + dimBlock.y - 1) / dimBlock.y);

matrixMulKernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_A, d_B, d_C, width);

cudaMemcpy(C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

cudaFree(d_A);
cudaFree(d_B);
cudaFree(d_C);
}

int main() {
int numGPUs;
cudaGetDeviceCount(&numGPUs);
printf("Number of GPUs: %d\n", numGPUs);

float *A, *B, *C;
int size = N * N * sizeof(float);

cudaMallocHost(&A, size);
cudaMallocHost(&B, size);
cudaMallocHost(&C, size);

// Initialize matrices A and B (omitted for brevity)

// Divide work among available GPUs
int rows_per_gpu = N / numGPUs;

#pragma omp parallel num_threads(numGPUs)
{
int gpu_id = omp_get_thread_num();
int start_row = gpu_id * rows_per_gpu;
int end_row = (gpu_id == numGPUs - 1) ? N : start_row + rows_per_gpu;

matrixMulGPU(A + start_row * N, B, C + start_row * N, N, gpu_id);
}

// Verify results (omitted for brevity)

cudaFreeHost(A);
cudaFreeHost(B);
cudaFreeHost(C);

return 0;
}

```

このサンプルプログラムは、複数のGPUを使用して行列乗算を並列実行します。主な特徴は以下の通りです：

1. `cudaGetDeviceCount()` を使用して利用可能なGPUの数を取得します。
2. OpenMPを使用して、各GPUに対して1つのCPUスレッドを作成します。
3. 各GPUは行列の一部を処理し、結果を共有メモリに書き込みます。
4. `cudaSetDevice()` を使用して、各スレッドが異なるGPUで作業するように設定します。

このプログラムを実行するには、CUDA ToolkitとOpenMPがインストールされている必要があります。また、コンパイル時に適切なフラグを使用する必要があります。例えば：

```
nvcc -Xcompiler -fopenmp -o multi_gpu_matrix_mul multi_gpu_matrix_mul.cu -lgomp
```

このサンプルコードは基本的な実装を示していますが、実際の使用では、エラー処理、より効率的なメモリ管理、そして結果の検証などを追加する必要があります。

コードの詳細な説明や最適化の提案が必要でしたら、お知らせください。

claude3

5位：google SEG
ずるいというか、毎回その質問に対しての最適解を構築する。のではなく、その質問に回答できる賢人を紹介する。しかもそのマッチングがびっくりするくらい正確。というgoogleの検索（サーチラボ）。。賢人のレベルによって＝情報が少ないニッチな調査ではおそらくかなりの確率で1位になります。

https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/public/VOL12/No2/201003gpgpu.pdf

6位：copilot
。。。毎回比較対象として、一応エントリーするけど。。。
あんなに優秀なGPT４をどういうプロンプト（設定）で固めたらこうなっちゃうんだろう、、という残念な結果に。これ打倒google で検索特化というのはもうネタなのか？と思うレベル。

複数のGPUを指定して並列処理を行う際に、PyTorchを使用する場合、以下の方法があります。具体的なサンプルコードは以下の通りです。

  1. 環境変数 CUDA_VISIBLE_DEVICES を使用する方法:

  2. torch.cuda.set_device() を使用する方法:

どちらの方法でも、複数のGPUを効果的に活用できるプログラムを作成できます。3

詳細情報

1

qiita.com2

qiita.com3

qiita.com4

cc.kyushu-u.ac.jp5

pytorch.org6

en.wikipedia.org+2 その他


ちなみに、全てのプログラムをGPT４に読み込ませて網羅的に整理させるとこんな感じ

CUDAで複数のGPUを使用して並列処理を行う際の基本的な流れと必要なステップについて、以下にわかりやすくまとめます。

マルチGPUプログラミングの基本ステップ

1. ハードウェアの確認GPUの確認: システムに接続されているGPUの数と状態を確認する。
nvidia-smiコマンドを使用。
cudaGetDeviceCount(&deviceCount)関数でGPUの数を取得。


2. デバイスの初期化デバイスの設定: 各GPUデバイスを初期化する。
cudaSetDevice(deviceId)関数で使用するデバイスを選択。


3. メモリ管理メモリの割り当て: GPUメモリに必要なデータ構造を割り当てる。
cudaMalloc(&d_a, size)でデバイスメモリを割り当てる。
ホストメモリからデバイスメモリへデータをコピー。
cudaMemcpy(d_a, h_a, size, cudaMemcpyHostToDevice)


4. カーネル関数の実行カーネルの起動: 各GPUで並列処理を行うカーネル関数を起動。
カーネル関数を定義し、ブロックとグリッドのサイズを設定。
vector_add<<<numBlocks, blockSize>>>(a, b, c, n);


5. 結果の取得と同期結果の取得: 各GPUからホストメモリに結果をコピー。
cudaMemcpy(h_c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost)
同期処理: 各GPUの処理が完了するのを待つ。
cudaDeviceSynchronize()


6. メモリの解放リソースの解放: 使用したメモリを解放。
cudaFree(d_a);


サンプルコード

以下は、複数のGPUを使用して並列処理を行う簡単な例です。
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

// カーネル関数
__global__ void vector_add(float *a, float *b, float *c, int n) {
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n) {
c[i] = a[i] + b[i];
}
}

int main() {
int n = 1 << 20; // 1M elements
size_t bytes = n * sizeof(float);

// 利用可能なGPUデバイスの数を取得
int deviceCount;
cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
printf("Number of CUDA devices: %d\n", deviceCount);

// 各デバイスに対して並列処理を実行
for (int i = 0; i < deviceCount; i++) {
cudaSetDevice(i);

float *a, *b, *c;
cudaMalloc(&a, bytes);
cudaMalloc(&b, bytes);
cudaMalloc(&c, bytes);

// データの初期化（省略）

int blockSize = 256;
int numBlocks = (n + blockSize - 1) / blockSize;
vector_add<<<numBlocks, blockSize>>>(a, b, c, n);

// 結果をホストにコピー（省略）

cudaFree(a);
cudaFree(b);
cudaFree(c);
}
return 0;
}
注意点デバイス間のデータ転送:
必要に応じてデバイス間でデータを転送。
cudaMemcpyPeer()を使用。
同期処理:
GPUごとの処理完了を待つために同期処理を行う。
cudaStreamSynchronize()を使用。
負荷分散:
タスクを均等に分配し、各GPUの負荷を最適化。
エラーハンドリング:
CUDA関数呼び出し後にエラーチェックを行う。
cudaGetLastError()を使用。
ストリームの使用:
複数のストリームを使用して非同期に処理を実行することでパフォーマンスを向上。


参考NVIDIA Developer Blog
Qiita - CUDA並列プログラミング
IPSJ - GPUプログラミングの基礎
NVIDIA Developer Blog


このガイドを基に、複数のGPUを効率的に活用した並列処理プログラムを開発することができます。

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