ollama 多GPU

Ollama是一个开源的Python库，专门用于简化和优化在多个GPU设备上进行并行计算和分布式训练的工作流程。它提供了一个高级接口，使得开发者能够轻松地管理多个GPU资源，无论是本地还是远程的GPU集群。Ollama的核心功能包括：

1. **简化并行化**：它帮助开发者通过数据并行、模型并行或混合并行策略来分配任务到不同的GPU，减少了编写并行代码的复杂性。

2. **资源调度**：Ollama允许动态调整工作负载，可以根据实际GPU使用情况和任务优先级进行资源调度。

3. **分布式训练**：支持分布式深度学习框架（如PyTorch Distributed Data Parallel 或 Horovod），使得大规模的模型能够在多台机器上协同训练。

4. **易用性和灵活性**：提供了直观的API，使非专家用户也能轻松上手，并且可以与其他库（如torch.distributed）无缝集成。

相关问题

ollama启用gpu

Ollama是一个开源的机器学习模型训练平台，它允许用户轻松地在本地、云端或其他分布式环境中运行深度学习任务。如果你想要利用GPU进行训练，通常在Ollama中，你需要设置相应的环境配置，以便将计算负载分配给GPU。

1. 配置GPU支持：在启动Ollama时，需要确认你的系统已经安装了支持GPU的库（如PyTorch、TensorFlow等），并且你的CUDA和cuDNN版本与所选库兼容。

2. 设置环境变量：在Ollama的工作目录或配置文件中，指定使用GPU，例如通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量为非零值，表示要使用GPU。

3. 使用适当的硬件指令：在创建工作流或运行脚本时，指定模型使用GPU加速的运算，比如在Kubernetes中使用`torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)`。

ollama指定gpu

### 配置 Ollama 使用特定 GPU

为了使 Ollama 利用特定的 GPU 进行训练或推理，需根据操作系统的不同采取相应的配置方法。对于 Linux 和 macOS 用户来说，在多 GPU 环境下可通过设置环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 来限定程序可见的 GPU 设备编号[^1]。

例如，在命令行中执行如下指令可让 Ollama 只看到第 0 块 GPU：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

如果希望使用第二块 GPU，则应将上述命令中的设备 ID 更改为对应数值，即：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

对于 Windows 平台下的 WSL2 用户而言，同样适用此方式设定可见的 GPU 编号；而对于原生 Windows 或 Mac Apple Silicon 架构上的用户，由于这些平台可能依赖其他形式的硬件抽象层（HAL），因此具体实现可能会有所不同，但官方文档通常会提供详细的指导说明[^3]。

当涉及到更复杂的场景如多 GPU 的并行处理时，除了通过环境变量控制外，还可以借助于 PyTorch 提供的相关 API 函数进一步精细化管理资源分配策略。不过就一般情况下指定单张 GPU 卡而言，调整 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 是最简便有效的方法之一。