2.6 多GPU与多流支持机制

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2.6 多GPU与多流支持机制 2.6 多GPU与多流支持机制在深度学习模型规模不断膨胀、训练数据持续激增的今天，单GPU的计算能力早已捉襟见肘。如何高效地利用多个GPU协同完成大规模卷积神经网络（CNN）的前向与反向传播，成为高性能深度学习框架亟需解决的核心问题。cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）作为NVIDIA为深度学习量身打造的底层加速库，其对多GPU与多流（multi-GPU and multi-stream）的支持机制，不仅决定了分布式训练的效率上限，更深刻影响着整个AI基础设施的可扩展性与鲁棒性。那么，cuDNN究竟是如何在底层实现对多GPU与多流的无缝支持？这一机制背后又蕴含着哪些精妙的设计哲学与工程权衡？