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。

这篇文章详细介绍了使用Python进行图像识别的全流程，涵盖核心技术栈选型、预训练模型调用、自定义数据集微调、轻量化部署等关键环节，结合Gartner与Kaggle的权威行业数据对比主流开源工具特性，同时推荐适配的项目协作工具优化团队协同效率，列举了全球多个行业的典型落地场景并给出性能优化策略，最后总结了当前技术落地现状并预测了边缘侧与多模态融合的未来发展趋势