ollama cuda进行双gpu推理
时间: 2025-02-22 20:01:16 浏览: 347
### 配置Ollama与CUDA实现双GPU推理
为了利用双GPU进行模型推理,需先确认已正确安装适用于Windows系统的CUDA工具包和cuDNN库[^2]。接着,在配置Ollama环境时应确保其能够识别到系统中的两个GPU设备。
#### 设置多GPU策略
对于希望指定使用多个GPU的情况,可以调整TensorFlow会话配置来设置可见的GPU数量:
```python
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
# Restrict TensorFlow to only use the first and second GPUs
tf.config.set_visible_devices(gpus[:2], 'GPU')
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPU")
except RuntimeError as e:
# Visible devices must be set before GPUs have been initialized
print(e)
```
此代码片段通过`tf.config.set_visible_devices()`函数限制了TensorFlow仅能访问前两块物理GPU,并打印出当前可用的逻辑GPU数目以供验证。
#### 修改模型参数支持多层分配至不同GPU
尽管默认情况下可能不提供直接选项用于设定每层使用的具体GPU数目的参数[^3],但可以通过自定义的方式为每一层指派特定的计算设备:
```python
with tf.device('/gpu:0'):
input_layer = ...
with tf.device('/gpu:1'):
hidden_layers = ...
output_layer = ... # This will automatically choose a device based on available resources.
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
```
上述方法允许更细粒度地控制各部分网络结构在哪一块GPU上执行运算,从而更好地平衡负载并充分利用硬件资源。
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