ollama如何配置多GPU的负荷分担

您好！针对您的问题“ollama运行后始终只占用一个GPU，而另一个GPU空载”，以下是一些实现两个GPU负荷分担的具体方法：

1. 确认 Ollama 的多 GPU 支持

Ollama 是一个支持多 GPU 运行的工具，但默认情况下可能只使用一个 GPU。你可以通过查看官方文档或运行以下命令来确认其多 GPU 支持情况：

2. 设置环境变量指定多个 GPU

为了让 Ollama 使用多个 GPU，可以通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定。例如，如果您有两块 GPU，可以按以下步骤操作：

• 在终端运行：
  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
• 然后启动 Ollama：
  ollama serve

这会告诉 Ollama 使用 GPU 0 和 GPU 1。通过这种方式，Ollama 应该能够识别并利用两块 GPU。

3. 启用并行处理

Ollama 支持并行处理多个请求，这可以帮助在两个 GPU 上分配负载。你可以通过设置 OLLAMA_NUM_PARALLEL 环境变量来控制并行请求数量。例如：

然后再运行 ollama serve。这表示 Ollama 可以同时处理 4 个请求，从而更有效地利用多个 GPU 的计算能力。

4. 监控和优化负载均衡

Ollama 通常会自动管理 GPU 资源，但有时负载可能不均衡。建议您在运行时使用以下命令监控 GPU 使用情况：

• 如果发现某个 GPU 使用率过高或过低，可以尝试调整 OLLAMA_NUM_PARALLEL 的值。
• 确保模型和请求量适合多 GPU 并行运行，否则可能导致资源分配不均。

5. 运行多个 Ollama 实例（可选）

如果您的模型适合在单个 GPU 上运行，并且希望手动分配负载，可以尝试运行多个 Ollama 实例，每个实例绑定到不同的 GPU。例如：

• 启动第一个实例（绑定 GPU 0）：
  CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ollama serve --port 11434
• 启动第二个实例（绑定 GPU 1）：
  CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ollama serve --port 11435

然后，通过不同端口（例如 11434 和 11435）访问这些实例，实现负载分担。

注意事项

• 环境准备：确保您的系统已正确安装 NVIDIA 驱动和 CUDA，并且 Ollama 已配置为支持 GPU。
• 性能优化：在调整配置后，建议持续监控 GPU 使用情况，确保负载均衡且性能达到预期。

通过以上方法，您应该能够解决“只占用一个 GPU”的问题，实现两个 GPU 的负荷分担。如果还有疑问，欢迎进一步交流！