python程序，多线程调用图像识别程序，通过nvidia-smi 查看gpu利用率，发现四块gpu的性能级别都为P0，但是GPU-Util只有第一个GPU为百分之八十其余都为百分之零

这种情况下，所有 GPU 的性能级别都为 P0，但只有第一个 GPU 的利用率为 80%，而其他 GPU 的利用率为 0%。可能的原因和解决方法如下：

1. **任务分配不均衡**：可能是因为你的图像识别程序只使用了第一个 GPU，而没有使用其他 GPU。在多线程环境中，确保你的任务正确地分配到每个 GPU 上。

2. **并行化问题**：某些图像识别程序在多 GPU 环境下可能无法有效地并行化。你可以检查程序的设计和算法，以确保它们能够正确地并行化到多个 GPU 上。

3. **驱动或环境问题**：确保你的驱动程序和 CUDA 环境设置正确，并且与多 GPU 运行兼容。不正确的驱动或环境设置可能导致 GPU 无法正常工作或利用率为 0%。

4. **资源限制**：检查系统资源状况，确保每个 GPU 都有足够的资源可用。资源限制如内存、PCIe 带宽等可能会影响 GPU 的利用率。

5. **数据加载或处理瓶颈**：如果你的程序在 GPU 计算之前需要大量的数据加载或处理操作，这可能成为性能瓶颈，导致 GPU 利用率较低。你可以优化数据加载和处理流程，以确保 GPU 能够充分利用。

综上所述，确保任务均衡分配到多个 GPU 上，并进行必要的程序和环境优化，以充分利用所有 GPU 的计算能力。同时，确保系统资源和驱动设置都能满足多 GPU 运行的需求。