QwenLM/Qwen项目多显卡环境配置指南

多显卡环境配置原理

在深度学习模型部署过程中，合理利用多显卡资源是提升模型推理效率的关键。对于拥有多张NVIDIA显卡的服务器环境，特别是像3090这样的高性能显卡，如何正确分配显卡资源成为开发者需要掌握的重要技能。

CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量

CUDA_VISIBLE_DEVICES是NVIDIA提供的一个重要环境变量，它允许开发者灵活控制哪些GPU设备对应用程序可见。这个机制的工作原理是：

1. 系统会按照指定的设备索引顺序重新映射可见设备
2. 应用程序只能看到和访问这些被指定的设备
3. 设备编号会从0开始重新排列

具体配置方法

以4张3090显卡的服务器为例，如果希望使用前三张显卡运行通义千问14B模型，可以采用以下配置方式：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2

这条命令执行后，系统将只识别并启用前三张显卡（设备索引为0、1、2的显卡），而第四张显卡（索引3）将被隐藏，不会被任何应用程序使用。

高级应用场景

对于更复杂的多显卡使用场景，开发者还可以：

1. 混合使用不同型号的显卡
2. 为不同任务分配特定的显卡组合
3. 动态调整显卡可见性以适应不同负载需求

验证配置效果

配置完成后，可以通过以下命令验证显卡分配是否生效：

nvidia-smi

该命令将显示当前可见的显卡列表及其使用状态，确保只有指定的显卡处于活动状态。

注意事项

1. 显卡索引编号可能因系统配置而异，建议先通过nvidia-smi确认实际编号
2. 在多用户共享的服务器环境中，合理分配显卡资源可以避免资源冲突
3. 某些深度学习框架可能需要额外的参数来配合CUDA_VISIBLE_DEVICES使用

通过掌握这些多显卡配置技术，开发者可以更高效地利用硬件资源，提升大规模模型如通义千问14B的部署和推理效率。