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我正在啓動多個線程的Windows環境中的C++項目（VS2105）中工作。 PC有兩個NVIDIA GeForce GTX 1080.每個線程在GPU模式下使用不同的caffe分類器。caffe multi-gpu CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
如果所有線程使用一個GPU，程序運行良好。它使用GPU 0或使用GPU1都可以很好地工作。當我爲每個線程使用不同的GPU時，問題就來了。例如，如果該程序將啓動兩個輪胎胎面和分類中的線程1使用GPU 0（Caffe::SetDevice(0);）和分類中的線程2使用的GPU（Caffe::SetDevice(1);），預測開始工作，但突然我得到的錯誤cudnn_conv_layer.cu:28] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (8 vs. 0) CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
我也有類似的來自多線程項目工作人員的錯誤與python接口相關的CuDNN線程安全問題與一個GPU一起工作，但在單GPU中，程序工作正常。
我的模型是在單GPU上訓練的。我應該在GPU 0和GPU 1中訓練單獨的模型嗎？我應該以任何特殊的方式配置分類器以在multiGPU多線程環境中使用它嗎？
我使用caffe的cuda 8.0的windows分支並使用caffe的C++接口作爲靜態庫鏈接到項目。