两个GPU上的浮点矩阵乘法结果不同

在两个GPU上进行浮点矩阵乘法，结果不同可能是因为以下原因：

1. 硬件差异：不同的GPU可能具有不同的浮点运算精度或处理器架构，这可能会导致结果不同。在这种情况下，你可以考虑使用相同型号的GPU或者检查GPU的设置和驱动程序是否一致。

2. 数据传输问题：如果你在两个GPU之间传输数据，可能存在数据传输错误或者数据类型转换错误的情况。你可以检查数据传输的方式和代码实现，确保数据传输和转换的正确性。

下面是一个使用PyTorch在两个GPU上进行矩阵乘法的示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义矩阵乘法函数
def matrix_multiply(matrix1, matrix2):
    return torch.matmul(matrix1, matrix2)

# 创建两个随机矩阵
matrix1 = torch.rand((100, 100)).cuda(0)
matrix2 = torch.rand((100, 100)).cuda(1)

# 在两个GPU上执行矩阵乘法
result_gpu0 = matrix_multiply(matrix1, matrix2)
result_gpu1 = matrix_multiply(matrix1.cuda(1), matrix2.cuda(1))

# 检查两个结果是否相同
if torch.allclose(result_gpu0.cpu(), result_gpu1.cpu()):
    print("两个GPU上的浮点矩阵乘法结果相同")
else:
    print("两个GPU上的浮点矩阵乘法结果不同")

在这个示例中，我们使用torch.matmul函数在两个GPU上执行矩阵乘法。首先，我们将两个矩阵分别复制到不同的GPU上，并使用cuda方法指定GPU设备。然后，我们分别在两个GPU上执行矩阵乘法，并将结果转移到CPU上进行比较。最后，我们使用torch.allclose函数检查两个结果是否相近。如果结果相近，则可以认为在两个GPU上的浮点矩阵乘法结果是相同的。