主板：主板是华硕PRIME X299-A，最大支持三张显卡，带宽分别为PCIE x16 + PCIE x16 + PCIE x8，有两张显卡可以达到x16的带宽，另一张支持x8的带宽。所以插两张显卡较为适宜。
显卡配置：NVIDIA GTX1080Ti 两张。
操作：直接插到主板上。
检查：
开机之后，运行nvidia-smi，可以看到GPU0和GPU1的信息。
在cuda的sample里面，运行deviceQuery，可以看到卡0和卡1的详细信息。
当然运行simpleP2P，会提示这两张显卡之间不能直接交互，因为不支持GPUDirect（https://developer.nvidia.com/gpudirect）。需要Kepler和Fermi架构的GPU才支持。我们用的1080Ti是Pascal架构，故不支持。不过没有关系的。
实验：
运行keras的例子，cifar10_cnn.py，通过nvidia-smi dmon，监测发现虽然卡0和卡1的显存都塞满了，但是其中一张卡的sm和mem都为0，意味着这张卡是不参与计算的，并且该卡的利用率也基本为0%，而另一张卡有30%左右（打比方）。每个batch大概跑20秒左右。跟单卡是一样的。
好像多卡没用啊？
提高batch_size，发现最快能跑到3秒左右。一张卡的sm和mem基本跑满了。另一张卡还是0。
应该是没有正确配置多卡。
解决方案：
参考这个网页：https://medium.com/@kuza55/transparent-multi-gpu-training-on-tensorflow-with-keras-8b0016fd9012， 用了一个开发者对于keras框架的multi-gpu支持。
在cifar10_cnn.py里面使用上述支持，会看到两张卡的sm和mem使用率都上去了，GPU的利用率也都上去了，不会一张卡是0，另一张卡比较高的情况。
而且，最重要的是每个batch的时间能够在1秒到2秒之间。提速在100%左右。
但其实应该不会在100%，因为两张卡同时计算一个batch的各一半，最后要由cpu去对输出做merge，然后做反向传播（应该还是由GPU去做）。这中间要花一点点时间。（代码在这里：https://github.com/kuza55/keras-extras/blob/master/utils/multi_gpu.py）
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