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两块GPU用NVLINK在SLI模式下,显存和资源能翻倍吗?

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如果使用两块GPU在SLI模式下,Tensorflow有没有办法把 ‘两块’ 当成  ‘一块’ 使用?
不是一机多GPU并行训练的概念,而是在硬件上就被当成一块来处理,2倍的cuda+2倍的显存。

训练模型的时候,如果模型申请显存的空间超过了第一块的显存的限制,会自动调用第二块显卡的显存;并在训练时总是调用两块显卡的计算资源?

显存分配类似双通道内存的概念,计算资源类似“多核“的概念?



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