在Caffe中进行多GPU训练是通过使用多个GPU同时进行计算来加快训练速度的。Caffe使用了NCCL库来实现多GPU训练，以下是在Caffe中进行多GPU训练的步骤：
配置多GPU环境：首先要确保系统中有多个GPU，并且安装了NCCL库。在Caffe的安装过程中需要配置好NCCL库，以便支持多GPU训练。
配置solver文件：在solver文件中设置参数，指定使用多GPU进行训练。可以通过设置参数"gpu"来指定使用哪几个GPU，例如"gpu:0,1,2"表示使用GPU 0、1、2进行训练。
启动训练：在命令行中使用caffe train命令启动训练，指定solver文件和模型文件。例如：caffe train --solver=solver.prototxt。
监控训练过程：在训练过程中，可以使用命令nvidia-smi来查看GPU的使用情况，以确保多GPU训练正常进行。
通过以上步骤，就可以在Caffe中进行多GPU训练，加快模型训练的速度。