model.to("cuda:1")

引用\[1\]中的代码是将一个预训练模型加载到GPU上进行推理。该代码使用了THUDM/chatglm-6b模型，并将其转换为半精度浮点数，并使用四位量化。最后，将模型移动到cuda设备上。

引用\[2\]中的代码是一个简单的神经网络模型定义。该模型包含一个线性层，并定义了前向传播的方法。接下来，代码创建了一个Model对象，并打印了模型参数的设备信息。然后，通过调用to方法将模型移动到不同的cuda设备上，并再次打印模型参数的设备信息。

引用\[3\]中的错误信息是CUDA内存不足的错误。这意味着在尝试分配96.00 MiB的内存时，CUDA设备的内存已经用完了。错误信息还提到了一些解决方法，如调整max_split_size_mb参数以避免内存碎片化。

根据问题"model.to("cuda:1")"，这段代码的作用是将模型移动到cuda设备1上进行计算。根据引用\[2\]中的代码，可以看到通过调用to方法并传入"cuda:1"参数，可以将模型移动到指定的cuda设备上。这样做可以利用GPU的并行计算能力来加速模型的计算过程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.](https://blog.csdn.net/Hello_World1023/article/details/130355998)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.nn.module.to()中参数为i与参数为‘cuda:i‘相同](https://blog.csdn.net/qq_43219379/article/details/123560228)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]