CUDA & OLLAMA 配置多显卡负载均衡

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作者:

@小白创作中心

CUDA & OLLAMA 配置多显卡负载均衡

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/xainlong/article/details/146347153

在AI开发和训练中，多显卡负载均衡是一项重要的优化技术。本文将详细介绍如何在系统中配置CUDA和OLLAMA，以实现两块NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti显卡的负载均衡。

系统环境概述

显卡型号：2 × NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti
驱动版本：560.94
CUDA版本：12.6
显存状态：

cmd执行 nvidia-smi
GPU 0: 14,542MiB / 16,380MiB (空闲)
GPU 1: 13,900MiB / 16,380MiB (空闲)

CUDA 环境配置

核心变量

环境变量	值/作用说明	示例值
CUDA_PATH	CUDA Toolkit安装路径	C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6
CUDA_PATH_V12_6	CUDA 12.6专用路径	同上
CUDA_VISIBLE_DEVICES	指定可见GPU设备（通过nvidia-smi查询ID）	0,1（启用GPU 0和1）

OLLAMA 高级配置

GPU 资源管理

环境变量	功能说明	推荐值
OLLAMA_GPU_LAYER	强制使用CUDA分配GPU资源	cuda
OLLAMA_NUM_GPU	启用GPU数量（需与CUDA_VISIBLE_DEVICES匹配）	2
OLLAMA_SCHED_SPREAD	GPU负载均衡策略（1=自动均衡）	1
OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS	单GPU最大加载模型数（防止显存溢出）	3

服务与并发控制

环境变量	功能说明	推荐值
OLLAMA_HOST	服务监听地址（0.0.0.0=允许所有IP访问）	0.0.0.0
OLLAMA_NUM_PARALLEL	最大并发请求数（根据GPU算力调整）	6
OLLAMA_KEEP_ALIVE	模型驻留时间（-1=永久驻留显存，避免重复加载）	-1

存储路径

环境变量	功能说明	示例值
OLLAMA_MODELS	模型文件存储根目录	D:\ollama\models

完整配置示例

# CUDA 配置
export CUDA_PATH="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6"
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
# OLLAMA 核心配置
export OLLAMA_GPU_LAYER=cuda
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0
export OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1
export OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=3
export OLLAMA_MODELS=D:\ollama\models
export OLLAMA_NUM_GPU=2
export OLLAMA_NUM_PARALLEL=6
export OLLAMA_SCHED_SPREAD=1