嘿，这个问题问得挺关键的，刚好是多GPU CUDA编程里容易混淆的点，我给你掰扯清楚：

一、多GPU不会让单块GPU的线程块大小翻倍 #

明确说：完全不会。线程块的最大大小（比如你提到的1024）是由单块GPU的硬件架构决定的——比如NVIDIA GPU的SM（流式多处理器）设计里，每个SM能承载的线程块内线程数上限是固定的（目前主流架构都是1024）。

每块GPU都是独立的计算单元，拥有自己的SM、内存和硬件限制。哪怕你用10块GPU，每一块支持的最大线程块大小还是1024，不会因为GPU数量增加而改变。你能获得的是总计算能力的累加（比如两块GPU能同时处理的总线程数可以翻倍），但单线程块的大小上限依然是单GPU的硬件规格。

二、对程序实现的影响及GPU访问方式 #

这肯定会影响程序实现，而且你需要显式地管理每一块GPU，默认情况下程序只会使用编号为0的第一块GPU。

具体来说，你需要做这些事情：

• 显式切换设备：使用cudaSetDevice(device_id)来指定当前代码逻辑运行在哪个GPU上，比如切换到device 1来操作第二块GPU；
• 独立分配内存：每块GPU有自己的设备内存，你需要在对应设备上分配数据（比如用cudaMalloc前先切换到目标设备）；
• 单独启动核函数：核函数会运行在当前设置的活跃GPU上，所以要分别在每块GPU上启动对应的核函数任务；
• 同步与结果合并：多GPU任务完成后，可能需要将各GPU上的计算结果拷贝回主机内存，再合并处理。

举个简单的代码片段示例：

// 初始化第一块GPU
cudaSetDevice(0);
float *d_data0;
cudaMalloc(&d_data0, sizeof(float)*1024);
// 在device 0上启动核函数
my_kernel<<<num_blocks, 1024>>>(d_data0);

// 切换到第二块GPU
cudaSetDevice(1);
float *d_data1;
cudaMalloc(&d_data1, sizeof(float)*1024);
// 在device 1上启动核函数
my_kernel<<<num_blocks, 1024>>>(d_data1);

// 后续同步、拷贝结果等操作

如果你的项目用了高层框架（比如PyTorch、TensorFlow），框架会提供更便捷的多GPU封装（比如DataParallel、DistributedDataParallel），但底层逻辑还是一样的：每个GPU独立处理自己的任务，线程块大小遵循单GPU的限制。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GLalor