是否可以为混合精度NN设置GPU亲和性，将FP32和FP16连接到不同的GPU？

是的，可以为混合精度NN设置GPU亲和性，将FP32和FP16连接到不同的GPU。

混合精度计算是一种利用浮点数精度的混合方式来提高计算性能的技术。在深度学习中，通常使用FP32（单精度浮点数）进行网络的前向传播和反向传播计算，但是使用FP16（半精度浮点数）进行梯度更新，以减少计算量和内存占用。这种混合精度计算可以在一定程度上提高训练速度和模型性能。

为了实现混合精度计算，可以将FP32和FP16连接到不同的GPU，并为它们设置GPU亲和性。GPU亲和性是指将特定的任务或数据绑定到特定的GPU上执行。通过将FP32和FP16分配到不同的GPU上，可以充分利用GPU的并行计算能力，提高计算效率。

在实际应用中，可以使用CUDA编程模型来实现混合精度计算，并通过设置CUDA设备来控制GPU亲和性。具体而言，可以使用CUDA的cuDeviceGetAttribute函数获取GPU的属性信息，然后使用cuDeviceGet属性函数设置GPU的亲和性。通过这种方式，可以灵活地配置混合精度计算的GPU亲和性，以满足不同的需求。

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