deepseek同时启用两张显卡
时间: 2025-03-06 20:51:28 浏览: 306
### 如何在 DeepSeek 中配置和使用多 GPU
对于希望利用多个 GPU 来加速 DeepSeek 模型推理过程的情况,可以通过特定设置来实现这一目标。当涉及到双显卡或多显卡环境下的部署时,合理的资源分配至关重要。
#### 设置 CUDA 可见设备
为了指定程序可以访问哪些 GPU,在启动 Python 脚本之前应当通过环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 控制可见的 GPU 设备编号。例如,如果要启用第 0 和第 1 块 GPU,则可以在命令行中执行如下操作:
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
```
这一步骤确保了后续加载的 PyTorch 或 TensorFlow 库只会看到并尝试使用这两张显卡[^2]。
#### 初始化分布式训练环境
接着需要初始化用于管理跨多个 GPU 的计算任务调度机制。对于 PyTorch 用户来说,这意味着调用 `torch.distributed.init_process_group()` 函数,并选择合适的后端支持(如 NCCL)。下面是一个简单的例子展示如何完成这项工作:
```python
import torch.distributed as dist
dist.init_process_group(backend='nccl')
```
这段代码片段负责建立进程间的通信渠道以便协调各个 GPU 上的任务执行流程[^1]。
#### 修改模型实例化方式
为了让模型能够充分利用所有可用的 GPU,应该采用 DataParallel 或 DistributedDataParallel 类封装原始模型对象。这里给出一段基于后者的方法说明:
```python
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
model = ... # 创建你的模型
ddp_model = DDP(model)
```
DistributedDataParallel 提供更高效的性能表现以及更好的可扩展性特性,尤其适合大规模集群环境下应用。
#### 数据集划分与批处理优化
最后一点需要注意的是数据读取部分的设计。理想情况下应让每个参与工作的 GPU 处理独立的数据子集从而减少竞争条件带来的负面影响;同时适当调整批量大小也能有效提升整体吞吐率。具体做法可能涉及自定义 Dataset 和 DataLoader 子类以适应具体的业务逻辑需求。
综上所述,按照上述指导原则进行相应修改之后即可顺利实现在 DeepSeek 平台上同时运用两块甚至更多数量级图形处理器的目的。
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