Cuda Несколько графических процессоров: все графические процессоры той же модели?

Question

Должны ли все графические процессоры на установке с несколькими gpu cuda быть той же моделью gpu, использующей CUDA?

Например, у меня есть Geforce 950. Если бы я получил еще несколько карт, все они должны были быть 950? (И если да, то я должен остаться с тем же производителем?)

---

Ответ, который показал, как управлять CUDA на каждом отдельном GPU (при условии, что графические процессоры все CUDA с таким же уровнем вычислительном), и подтвердил, что я могу купить разные модели платы NVIDIA (до того, как потрачу 300 долларов) и установить на ту же установку CUDA (поскольку инструменты CUDA скомпилированы на каждой отдельной машине) было бы достаточно.

Так, например, ответ, который показал мне, как взять скрипт tensorflow .py и запустить его на одном из трех графических процессоров, которые у меня есть на моей плате, используя команду CUDA в ответах ниже, также будет хорошо (ради этого вопроса, я думаю, что у меня наверняка есть достаточно, чтобы работать сейчас, чтобы выяснить ответ).

Я считаю, что это связано с тем, как программное обеспечение CUDA имеет дело с оборудованием, и будет отключено от темы на SuperUser; однако я счастлив изменить его.

Answer 1

Ответ: вы можете обрабатывать каждый отдельный графический процессор CUDA, который вы хотите. Различные видеокарты и несколько разных графических процессоров могут обрабатываться вашими приложениями в CUDA, насколько вы им управляете.

Отметьте CUDA Faq, раздел «Оборудование и архитектура», и Multi-GPU slide, официальный представитель Nvidia.

В: Поддерживает ли CUDA несколько видеокарт в одной системе?

Да. Приложения могут распространять работу на нескольких графических процессорах. Однако это не делается автоматически, поэтому приложение имеет полный контроль. См. Пример «multiGPU» в SDK Computing Computing для примера программирования нескольких графических процессоров.

Answer 2

Удачи вам на CUDA на карте, отличной от NVIDIA, но неважно, кто на самом деле это делает (EVGA, MSI и т. Д.).

Это должно ответить на ваши вопросы (с примерами того, как реализовать материал):

http://www.nvidia.com/docs/IO/116711/sc11-multi-gpu.pdf

Edited добавить:

Короткий ответ: это не имеет значения. Это не SLI.

Answer 3

Они не обязательно должны быть одной и той же картой (моделью или изготовителем), но это лучше (с точки зрения развития), если они имеют одинаковую вычислительную способность.

Вы имеете полный контроль над распределением работы с использованием функции как cudaSetDevice и так далее, как описан here