执行命令如下:
nvidia-smi --query-gpu=index,name,memory.total,memory.used --format=csv,noheader,nounits
输出信息如下:
0, NVIDIA L20, 46068, 34071 1, NVIDIA L20, 46068, 22372 2, NVIDIA L20, 46068, 13 3, NVIDIA L20, 46068, 13 4, NVIDIA L20, 46068, 13 5, NVIDIA L20, 46068, 13 6, NVIDIA L20, 46068, 13 7, NVIDIA L20, 46068, 587
| GPU | 总容量 | 已用 | 剩余 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 45 GB | 33.3 GB | ≈ 11 GB | 高负载 |
| 1 | 45 GB | 21.8 GB | ≈ 23 GB | 中负载 |
| 2 | 45 GB | 0.01 GB | ≈ 45 GB | ✅ 完全空闲 |
| 3 | 45 GB | 0.01 GB | ≈ 45 GB | ✅ 完全空闲 |
| 4 | 45 GB | 0.01 GB | ≈ 45 GB | ✅ 完全空闲 |
| 5 | 45 GB | 0.01 GB | ≈ 45 GB | ✅ 完全空闲 |
| 6 | 45 GB | 0.01 GB | ≈ 45 GB | ✅ 完全空闲 |
| 7 | 45 GB | 0.6 GB | ≈ 44 GB | ✅ 几乎空闲 |
Ollama不支持多卡负载,很容易吃完单卡,建议用pytorch来加载
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