CUDA：实现多GPU共享内存共轭梯度解算器

CUDA：实现多GPU共享内存共轭梯度解算器

本文介绍如何在多个GPU上使用CUDA优化共轭梯度算法。通过使用CUDA的统一内存和多GPU并行计算，我们能够同时利用多个GPU，加速计算过程。本篇文章将详细介绍如何使用CUDA预取和使用提示，使多GPU共享内存得到最佳性能。

我们使用的共轭梯度算法是迭代求解线性方程组的一种方法。该算法在各个领域都有广泛应用，例如图像处理、信号处理、计算机视觉等。我们在CUDA平台上实现的共轭梯度算法可以在大型数据集上快速求解线性方程组。

我们使用的是NVIDIA Tesla V100 GPU，并且使用了多GPU并行计算技术。这样做能够充分利用硬件资源，提高算法的效率。我们将介绍如何将共轭梯度算法从单GPU扩展到多GPU，并且保证在多GPU之间共享内存。

以下是代码片段：

void cg_solver(const float* A, const float* b, float* x, int n,
               int max_iter, float tol) {
  float *r = new float[n];
  float *p = new float[n];
  float *Ap = new float[n];
  float alpha, beta, r_norm, r_norm_old;

  // Allocate memory on the device
  float *d_A, *d_b, *d_x, *d_r, *d_p, *d_Ap;
  cudaMa