keras 的多显卡并行没有加速效果

我用的 keras 提供的 multi_gpu_model，用法参考了 keras 的官方文档：

from keras.utils import multi_gpu_model # Replicates `model` on 8 GPUs. # This assumes that your machine has 8 available GPUs. parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8) parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop') # This `fit` call will be distributed on 8 GPUs. # Since the batch size is 256, each GPU will process 32 samples. parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 

但就我的应用（一个时间序列 LSTM 模型）而言，用两块 GPU 运算单轮训练的时间甚至还稍高于用单块 GPU。

现在 multi_gpu_model 功能还没有正式 release，网上公开信息不多。有人用过这个吗，来谈谈优化方法吧。