在现代计算机领域，GPU（Graphics Processing Unit）已经不仅仅用于图形处理，它也被广泛应用于并行计算领域。许多程序员将GPU用于大规模并行计算问题，以提高计算速度和效率。然而，单个GPU的计算能力仍然存在限制，因此，使用多个GPU来进行计算也变得越来越流行。下面将介绍如何在C++中实现双GPU并行计算。

首先，我们需要了解一些GPU编程的基础知识。GPU编程通常使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行开发。CUDA是一种针对NVIDIA GPU的平台，它允许程序员编写C++代码来利用GPU进行并行计算。在CUDA中，每个GPU都被称为一个“device”，程序员可以通过分配不同的任务给不同的GPU设备来实现并行计算。

接下来，我们需要在C++中配置CUDA编程环境。首先，我们需要安装CUDA Toolkit，这是一个包含编译器、库和文档的软件包。安装完CUDA Toolkit后，我们需要在C++ IDE中配置CUDA编译器，并为每个GPU设备分配一个CUDA context。

然后，在编写双GPU并行计算程序时，我们需要考虑如何将计算任务分配给两个不同的GPU设备。CUDA提供了一些API来帮助程序员控制GPU设备。例如，cudaSetDevice()函数可以将当前context绑定到指定的GPU设备上，cudaMemcpy()函数用于将数据从主机内存复制到GPU内存。程序员可以使用多个CUDA context，每个context都可以分配给一个独立的GPU设备。

在并行计算过程中，需要考虑如何使用多个GPU设备来分配计算任务，并将结果合并到一个输出文件中。程序员可以使用线程来实现任务的分配和结果的合并，每个线程处理一个GPU计算任务，最终将结果合并到一个单独的结果文件中。

最后，测试并行计算程序的性能和效率是至关重要的。程序员可以使用CUDA Profiling Tools在两个不同的GPU设备上测试程序的计算性能和内存使用情况。程序员还可以通过优化代码来提高程序的性能，如使用共享内存或纹理内存来提高读写效率，使用异步内存拷贝来减少CPU/GPU之间的等待时间等。

在总结一下，在C++中实现双GPU并行计算需要熟悉CUDA编程基础知识，配置CUDA编程环境，使用CUDA API来控制多个GPU设备，使用线程来处理多个计算任务，测试程序的性能并进行优化。通过实现双GPU并行计算，我们可以充分利用现代计算机GPU的计算能力，提高计算速度和效率。

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