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在这里插入图片描述
这张图片是 nvidia-smi（NVIDIA System Management Interface）的输出，显示了 两块 NVIDIA A10 GPU 的状态信息。以下是关键数据的解析：

📌 GPU 总览

GPU ID	型号	总显存	已用显存	剩余显存	GPU 利用率	功耗	温度
0	NVIDIA A10	23.02 GiB	19.81 GiB	3.21 GiB	100%	114W / 150W	63°C
1	NVIDIA A10	23.02 GiB	10.24 GiB	12.78 GiB	100%	79W / 150W	58°C

🔹 关键点分析

两块 GPU 都在使用（计算负载 100%），说明你的任务已经分配到了 两块 GPU 进行计算。
GPU 0（显存占用 19.81 GiB）比 GPU 1（10.24 GiB）占用更多，可能是 模型分配不均匀，建议优化多 GPU 负载均衡。
显存几乎耗尽（GPU 0 只剩 3.21 GiB），如果继续运行大模型推理可能会触发 CUDA Out of Memory (OOM) 错误。

📌 运行的进程

在 Processes 部分，显示了 一个 Python 进程（PID: 35388） 在两块 GPU 上运行：

/miniconda3/envs/python310/bin/python → 说明 Python 代码运行在 Miniconda 虚拟环境（Python 3.10） 中。
GPU 0：19.81 GiB
GPU 1：10.24 GiB
这个 Python 进程同时占用了 两块 GPU，但是显存分配不均匀。

📌 可能的问题

显存不足（GPU 0 已接近满载）
- 你可能会遇到 CUDA Out of Memory 错误。
- 解决方案：
  - 减小 batch size（batch_size=8 → batch_size=4）
  - 启用 torch.cuda.empty_cache() 释放缓存
  - 手动分配 GPU 负载更均匀
模型分布不均
- GPU 0 的显存占用 比 GPU 1 高出近 10GB，可能是 device_map="auto" 没有合理分配。
- 解决方案：
  - 手动调整层分配（前 50% 层到 GPU 0，后 50% 层到 GPU 1）
  - 使用 DataParallel 或 DistributedDataParallel 更均匀地分布计算。

📌 解决方案

1️⃣ 释放 GPU 显存

如果你的任务报 CUDA OOM，尝试杀掉占用 GPU 的进程：

kill -9 35388  # 终止 PID 35388 进程

或者一次性清理所有 Python 进程：

kill -9 $(nvidia-smi | grep python | awk '{print $5}')

2️⃣ 让 PyTorch 释放缓存

在 Python 代码中：

import torch
torch.cuda.empty_cache()

3️⃣ 优化 GPU 负载

如果你的 transformers 模型占用 GPU 0 过多，可以手动分配：

from transformers import AutoModelForCausalLMMODEL_NAME = "你的模型名称"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True, device_map={"transformer.h.0-11": 0, "transformer.h.12-23": 1}
)

这样 前 12 层在 GPU 0，后 12 层在 GPU 1，让负载更均匀。

🔥 总结

你当前在两块 NVIDIA A10 GPU 上运行 Python 代码
GPU 0 负载比 GPU 1 高很多，可能会导致 CUDA OOM
优化建议
- 降低 batch size
- 释放显存
- 手动分配 GPU 负载
- 使用 DataParallel 或 DistributedDataParallel

如果你遇到 CUDA Out of Memory，可以尝试 释放显存 或 优化模型部署策略。你当前是在训练还是推理？需要帮助调整 batch size 或 DataParallel 吗？ 🚀