7.4 多GPU编程（Peer-to-Peer、NCCL、MPI+CUDA）

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7.4 多GPU编程（Peer-to-Peer、NCCL、MPI+CUDA） 7.4 多GPU编程（Peer-to-Peer、NCCL、MPI+CUDA）在当今高性能计算与人工智能的浪潮中，单块GPU的算力早已无法满足日益增长的模型规模与数据吞吐需求。从百亿参数的大语言模型到超大规模科学模拟，多GPU协同计算已成为现代加速计算架构的标配。然而，如何高效地调度多块GPU资源、最小化通信开销、最大化并行效率，却是一道横亘在开发者面前的技术深水区。