多GPU卡可以同时运行不同任务。根据证据，多GPU并行技术（Multi-GPU Parallelism）是一种常见的方法，用于在多个GPU上协同工作，以并行处理复杂任务。这种方法特别适用于数据量大、模型计算密集的场景，例如深度学习中的大规模神经网络训练。
具体来说，多GPU配置可以通过以下方式实现：
1. 数据并行：将数据划分给不同的GPU，每个GPU上运行相同的模型，从而加速训练过程。
2. 模型并行：将较大的模型拆分成多个子模型，每个子模型在不同的GPU上运行。
3. 混合并行：结合数据并行和模型并行的优势，灵活处理超大规模模型。
多GPU配置还可以通过高速通信技术（如NVIDIA的NVLink）来减少不同GPU之间的通信开销，从而提高整体效率。
在实际应用中，多GPU配置能够显著提升任务处理速度和资源利用率。例如，在AI研究、深度学习、科学计算等领域，多GPU服务器可以同时训练多个神经网络模型，缩短训练时间，并支持更复杂的视觉效果渲染。
多GPU卡确实可以同时运行不同任务，这在高性能计算和深度学习等需要大量并行计算的领域中具有显著优势。
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