要最小化主机与设备之间的通信开销并提高整体计算效率，可以考虑这几种方法：
1、使用高速互连技术：
NVIDIA的高速互连技术NVLink，可以实现GPU之间的直接通信，绕过主机内存，从而降低延迟和传输开销。AMD的互连技术Infinity Fabric也能提高GPU之间的通信效率。
2、优化数据传输：
- 减少传输次数：尽量减少主机和GPU之间的数据交换次数，将更多的数据预加载到GPU内存中。
- 统一内存（Unified Memory）：使用统一内存技术，使主机和GPU共享相同的内存地址空间，减少数据复制的需求。
3、重叠计算与数据传输：利用CUDA Streams和异步数据传输技术，使数据传输和计算同时进行，以减少整体执行时间。
4、数据压缩：在传输之前对数据进行压缩，传输后再解压缩，可以显著减少数据量，尽管压缩和解压缩也需要计算资源。
5、减少冗余数据传输：确保只传输必要的数据，避免重复传输相同的数据，采用增量传输策略，只传输变化的数据部分。
6、分布式计算框架：使用如Horovod等分布式计算框架，这些框架针对多GPU设置进行了优化，可以高效地管理数据传输和计算负载。
7、优化内存访问模式：确保内存访问模式是连续和对齐的，以最大化内存带宽利用率，减少不必要的数据传输。
8、减少同步点：尽量减少GPU之间和GPU与主机之间的同步点，通过优化算法和重新设计计算流程来实现，从而减少等待时间和通信开销。