我在Windows环境中的一个c ++项目（VS2105）中工作，启动了多个线程。 PC有两个NVIDIA GeForce GTX 1080.每个线程在GPU模式下使用不同的caffe分类器。
如果所有线程都使用一个GPU，则该程序运行良好。它使用GPU 0或使用GPU1都很好。当我为每个线程使用不同的GPU时会出现问题。例如，如果程序启动两个踏板并且线程1中的分类器使用GPU 0（Caffe::SetDevice(0);）并且线程2中的分类器使用GPU 1（Caffe::SetDevice(1);），则预测开始工作但突然我得到错误{ {1}}
我已经看到了多线程项目中使用python接口的人员使用与一个GPU相关的CuDNN线程安全问题的类似错误，但在单GPU中，程序运行正常。
我的模型是在单GPU上训练的。我应该在GPU 0和GPU 1中训练单独的模型吗？我应该以任何特殊方式配置分类器以在multiGPU多线程环境中使用它吗？
我使用caffe的windows分支和cuda 8.0，并使用caffe的c ++接口作为静态库链接到项目。
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遇到同样的问题......解决了＃34;锁定＃34;现在一次使用一个gpu