多顯卡使用應用完整指南

📌 適用對象

  • 公司內部 AI 開發人員
  • 產品渲染設計師
  • 技術支援與效能測試團隊

🧠 多顯卡應用場景總覽

應用簡介是否支援多顯卡
AI 模型訓練（YOLO、GPT、LLaMA）使用多張 GPU 平行加速訓練，縮短時間✔️ 支援（透過 CUDA + Data Parallel）
3D 渲染（Octane Render、Blender）多張卡同時渲染影像區塊，提高輸出效率✔️ 完全支援
影片 AI 補幀 / Upscale（如 Stable Video）將不同影格分配至不同 GPU 處理✔️ 視程式支援而定
遊戲舊技術如 SLI/NVLink，已淘汰❌ 不支援異卡合併效能

🔧 核心技術解釋

CUDA（Compute Unified Device Architecture）

由 NVIDIA 推出的 GPU 平行運算平台，幾乎所有 RTX 顯卡皆支援，可同時使用多張 GPU 進行數據處理。

Data Parallel 模式

將資料切分，交由多張 GPU 同時訓練 AI 模型的方式。例如 PyTorch 中使用 nn.DataParallel：

import torch
model = YourModel()
model = torch.nn.DataParallel(model)
model.to('cuda')

YOLO（You Only Look Once）

一種高效的 AI 即時物件偵測模型，常用於監控、人臉識別等。可透過多卡訓練提升效能。

Octane Render

一款專業 GPU 渲染軟體，支援多張 NVIDIA 顯卡並行渲染，適合建築、產品設計、動畫等應用。

⚠️ 注意事項

  • VRAM 不會合併，每張 GPU 使用獨立記憶體
  • 需有足夠 PCIe 插槽與穩定電源供應
  • CUDA 多卡加速需依靠應用程式或框架支援
  • 建議使用同代 GPU，可避免兼容性問題

📁 延伸資源

© 2025 AUMLMASIG 企業使用手冊