使用多GPU编程可以通过以下几种方法实现：
使用专门的库
Accelerate：这是一个Python库，可以简化多GPU编程。通过使用Accelerate，你可以像写普通的PyTorch代码一样实现多GPU并行计算，库会自动处理GPU之间的协调工作。例如，可以使用`accelerator.print（messages）`在主进程上收集并打印所有GPU的消息。
设置CUDA_VISIBLE_DEVICES
通过设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`，你可以控制哪些GPU对当前进程可见。例如，在shell中运行时，可以使用`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`来指定可见的GPU编号。这种方法适用于需要指定特定GPU进行计算的情况。
使用深度学习框架的分布式策略
TensorFlow：可以使用`tf.distribute.MirroredStrategy（）`来创建一个分布式策略，该策略会在所有可见的GPU上复制模型并进行训练。例如：
```python
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy（）
with strategy.scope（）:
encoder = Encoder（un_word_num, settings.embedding_dim, settings.units, settings.BATCH_SIZE）
decoder = Decoder（un_word_num, settings.embedding_dim, settings.units, settings.BATCH_SIZE）
optimizer = tf.train.AdamOptimizer（）
```
PyTorch：可以使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来实现多GPU并行。例如：
```python
model = torch.nn.DataParallel（model）
model.cuda（）
```
多GPU框架
一些深度学习框架如TensorFlow和PyTorch本身就支持多GPU并行计算，只需要在代码中设置正确的设备和分布策略即可。例如，在PyTorch中，可以使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来并行化模型训练。
建议
选择合适的库或框架：根据项目需求和开发经验选择合适的库或框架，可以大大简化多GPU编程的复杂性。
优化数据传输：在多GPU并行计算中，数据传输是一个瓶颈。使用高效的内存传输方法，如零拷贝技术，可以显著提高性能。
监控和调优：在多GPU环境下，监控GPU的使用情况和性能指标，进行适当的调优，可以充分发挥多GPU的计算能力。