在現代計算中，如何讓“ollama全用GPU跑”成為一種高效的運行機制一直是問題的核心。以下，我們將就這一技術難點展開，揭示其解決過程。
背景定位
在深度學習和模型推理的應用場景下，GPU的強大計算能力成為了必需的資源。為了確保“ollama”能夠充分利用這一資源，我們首先分析了當前的業務場景。我們在分析中考慮了模型的規模、數據的複雜度以及用户請求的併發性。由此，我們可以建立業務規模的模型：
[ \text{Total Work} = \sum_{i=1}^{n} ( \text{Model Complexity}_i \times \text{Dataset Size}_i \times \text{Concurrency}_i ) ]
這個公式幫助我們對業務的整體工作量進行量化，評估出需要的GPU資源。
為了更好地理解當前系統的技術債務情況，我們使用四象限圖將其可視化。縱軸表示技術債務的嚴重性，橫軸表示技術債務的解決階段。
quadrantChart
title 技術債務分佈
x-axis 解決階段
y-axis 嚴重性
"已解決": [1, 1]
"待解決": [2, 3]
"低風險": [3, 1]
"高風險": [2, 2]
演進歷程
隨着需求的不斷增長，我們的架構經歷了多個迭代階段。在這個過程中，不同的配置變更也產生了明顯的影響。我們通過代碼差異比較展示了不同版本之間的一個重要變化：
- def run_on_cpu(model):
+ def run_on_gpu(model):
我們的技術演進時間線可以用甘特圖呈現，展示了每個迭代的時間安排。
gantt
title 技術演進時間線
dateFormat YYYY-MM-DD
section 初始階段
設置環境 :a1, 2023-01-01, 30d
section 技術迭代
首個 GPU 支持 :after a1 , 30d
升級算法 :after a1 , 20d
架構設計
在架構設計方面，核心模塊經過了細緻的規劃。我們以請求處理鏈路的形式展示了飛機的整體運行流程：
flowchart TD
A[用户請求] --> B{請求類型}
B -->|視頻處理| C[GPU處理模塊]
B -->|圖像處理| D[圖像預處理模塊]
C --> E[處理結果]
D --> E
E --> F[用户響應]
類圖則清晰地説明了模塊間的關係。
classDiagram
class UserRequest {
+int requestId
+String requestType
}
class GPUHandler {
+processRequest(UserRequest)
}
UserRequest --> GPUHandler
性能攻堅
在性能攻堅時期，我們進行了嚴格的壓測，以確保系統的穩定性和高效性。下表總結了不同負載條件下的性能報告。
| 負載類型 | 響應時間(ms) | 吞吐量(tps) |
|---|---|---|
| 低負載 | 200 | 150 |
| 中負載 | 400 | 80 |
| 高負載 | 700 | 20 |
為分析系統的熔斷與降級邏輯，我們用狀態圖來展示其狀態變化。
stateDiagram
[*] --> Stable
Stable --> Degraded: High load
Degraded --> Offline: Critical failure
Offline --> Stable: Recovery
同時，我們通過桑基圖對資源的消耗進行了對比，幫助明確優化的方向。
sankey
A[請求處理] -->|CPU| B[低負載]
A -->|GPU| C[高負載]
B --> D[時間消耗]
C --> E[時間消耗]
故障覆盤
在整個過程中，我們也遇到了一些故障。為構建防禦體系，我們記錄了一個關鍵的代碼補丁，來避免同樣的問題再次出現。
def optimized_function(data):
try:
process(data)
except Exception as e:
log_error(e)
# 降級處理
我們用熱修復流程圖來展示這個緊急處理的步驟。
gitGraph
commit
branch fix-bug
commit
checkout master
merge fix-bug
commit
擴展應用
最後，在開源貢獻方面，我們將核心模塊的源碼放在了GitHub上，以便其他開發者進行使用和改進。
GitHub Gist: [核心模塊源碼](
我們的方案推廣路徑以旅行圖表示，展現瞭如何將技術應用於不同的場景中。
journey
title 技術推廣路徑
section 場景1
使用GPU跑模型: 5: 完成
section 場景2
適應新需求: 4: 完成
section 場景3
擴展到邊緣計算: 3: 完成
經過這一系列的步驟與展示，我們可以清晰地看到，如何有效地解決“ollama全用GPU跑”的問題，以及在此過程中獲得的經驗教訓。
