这篇文章围绕Python双GPU分配展开，介绍了CUDA环境基础配置、数据并行和模型并行两大核心策略，通过表格对比两种策略的差异，引用NVIDIA和Gartner的权威报告说明行业主流方案，讲解框架原生API、容器化工具的双GPU调度方法，分享性能优化与故障排查技巧，还提到了PingCode在研发项目中同步多GPU任务数据的应用，最后总结了当前多GPU分配的落地场景并预测了未来自动算力调度的发展趋势。