ollama windows双显卡

### 配置 Ollama 在 Windows 上使用双 GPU 要在 Windows 系统上配置 Ollama 支持双显卡（即多 GPU），需要确保以下几点： #### 1. **确认硬件和驱动程序** 确保系统中的两个 NVIDIA GPU 已正确安装并被识别。可以通过 `nvidia-smi` 命令验证 GPU 是否正常工作以及驱动版本是否满足最低要求[^1]。 ```cmd nvidia-smi ``` 如果命令返回多个 GPU 设备，则说明系统已成功检测到所有可用的 GPU。 --- #### 2. **安装必要的软件包** 为了使 Docker 容器能够利用主机上的 GPU 资源，必须先安装 NVIDIA 的容器工具包。虽然此操作通常适用于 Linux 平台，但在 WSL2 下也可以完成类似的设置[^2]。 对于 Windows 用户，建议启用 WSL2 和 Docker Desktop，并通过以下方式安装所需的组件： - 启用 WSL2 功能。 - 安装最新版 Docker Desktop，并开启对 WSL2 的支持。 - 确认 Docker 可以访问 NVIDIA GPU 加速功能。 具体步骤如下： 1. 打开 PowerShell 或终端窗口； 2. 运行以下命令来测试 WSL2 中是否有 GPU 访问权限： ```bash wsl --install ``` 3. 如果尚未安装 CUDA，请按照官方文档指引安装适合当前系统的 CUDA Toolkit 版本。 --- #### 3. **启动带有双 GPU 支持的 Ollama 容器** 当环境准备就绪后，可以创建一个新的 Docker 容器实例，指定其同时调用两块 GPU 来执行计算任务。以下是具体的命令示例： ```dockerfile docker run \ --gpus '"device=0,1"' \ # 指定要使用的 GPU ID (此处为设备编号 0 和 1) -d \ -v /opt/ai/ollama:/root/.ollama \ # 将本地目录挂载至容器内部存储区 -p 11434:11434 \ # 映射端口以便外部连接服务接口 --name ollama_multigpu \ # 自定义容器名称 ollama/ollama # 使用官方镜像构建基础架构 ``` 上述指令中，“--gpus 'device=0,1'”部分明确指定了希望让该进程占用哪几号物理图形处理器参与运算过程；而其他参数则保持不变，继续沿用了单机模式下的常规做法。 --- #### 4. **加载模型并分配资源** 一旦容器顺利运行起来之后，就可以进一步尝试加载目标预训练权重文件了。例如下面这条语句会告诉服务器去获取名为 "qwen" 的特定变体结构及其对应大小规格的数据集副本： ```bash docker exec -it ollama ollama pull deepseek/multilingual-base:latest ``` 此时由于底层已经绑定了双重算力单元作为支撑条件，因此理论上应该可以获得接近线性的性能提升效果。 --- ### 注意事项 尽管理论上有能力充分利用多张独立显示芯片所提供的额外处理能力，但实际上能否达到理想状态还取决于诸多因素的影响，比如算法本身的可扩展特性、数据传输瓶颈的存在与否等等情况都会有所牵制作用存在其中。 ---