数据传输示例
我们首将探索数据传输，就像在炉头之间移动食材一样。对于多GPU应用程序来说，数据传输是必不可少的。在Python中，使用cupy库可以很方便地在不同GPU之间传输数据。以下是一个示例代码：
# python
import cupy as cp
# 创建数据
data_on_gpu1 = cp.arange(10)
data_on_gpu2 = cp.zeros(10)
# 在GPU之间传输数据
cp.copy(data_on_gpu1, data_on_gpu2)
在这个示例中，我们创建了两个数组，一个存储在第一个GPU上，另一个存储在第二个GPU上。通过使用cp.copy函数，我们可以将数据从一个GPU传输到另一个GPU。这就像在两个炉头之间移动食材一样简单。
并行计算示例
数据传输只是多GPU应用程序的一部分。我们还需要进行并行计算以充分发挥每个GPU的潜力。下面是一个简单的并行计算示例，演示如何使用多GPU并行计算：
# python
import cupy as cp
# 在不同的GPU上创建数据
data_on_gpu1 = cp.arange(10000000, dtype=cp.float32, device=0)
data_on_gpu2 = cp.zeros(10000000, dtype=cp.float32, device=1)
# 在两个GPU上并行计算
result_on_gpu1 = data_on_gpu1 * 2
result_on_gpu2 = cp.sqrt(data_on_gpu2)
在此示例中，我们在两个不同的GPU上创建了大型数据 ...
