在使用Ubuntu進行ollama推理時，用户常常會遇到“推理時沒有使用GPU”的問題。這是一個常見的性能瓶頸問題，直接影響到預測的速度和效率。下面將詳細闡述如何解決該問題的過程。

用户反饋： “在使用ollama進行模型推理時，始終沒有看到GPU的使用，我確定我的設備有GPU，但怎麼設置都無法啓用。”

根據上面的用户反饋，可以看出問題出在模型推理的過程中未能有效利用到GPU。而我們可以定義一個簡單的業務影響模型： [ \text{影響} = \frac{\text{推理時間（CPU）}}{\text{推理時間（GPU）}} \quad \text{其中推理時間（CPU）通常是數倍於推理時間（GPU）} ]

參數解析

在Ubuntu中，ollama的配置文件通常會影響推理是否使用GPU。以下是默認的配置參數分析。

{
  "use_gpu": false,
  "model": "default"
}

通過上面的表格，可見use_gpu的默認值為false，這意味着未開啓GPU推理，用户需要進行相應調整。

調試步驟

為了確認GPU是否被正確啓用，可以通過日誌分析來判斷。在推理時，ollama會生成詳細的運行時日誌。

下面的時序圖展示了請求處理鏈路，當GPU未被使用時，運行時日誌將變得相對簡單：

sequenceDiagram
    participant User
    participant ollama
    participant CPU
    participant GPU

    User->>ollama: 發起推理請求
    ollama->>CPU: 使用CPU進行推理
    CPU-->>ollama: 返回結果
    ollama-->>User: 返回推理結果

接下來是調試步驟的具體流程：

flowchart TD
    A[確認GPU安裝] --> B{查看CUDA版本}
    B -->|兼容| C[檢查onnxruntime版本]
    B -->|不兼容| D[更新CUDA]
    C --> E{設置use_gpu為true}
    D --> E
    E --> F[重啓服務]
    F --> G[監控日誌確認使用GPU]

性能調優

為了優化推理性能，我們應考慮在系統中執行以下策略，將GPU的佔用率提高。

C4架構圖呈現了調優前後的對比：

C4Context
    Person(user, "用户")
    Container(ollama, "ollama服務", "推理服務")
    Container(database, "數據庫", "存儲模型信息")
    Container(GPU, "GPU", "加速推理")
    
    Rel(user, ollama, "使用")
    Rel(ollama, database, "讀取模型")
    Rel(ollama, GPU, "使用推理加速")

調優後的系統中，ollama將針對GPU時效果顯著提升。

排錯指南

在調試過程中，用户可能會遇到一些常見報錯。以下是一些常見錯誤的代碼示例和相應的修復對比：

錯誤日誌示例：

[ERROR] Failed to allocate GPU memory

代碼修復對比：

- use_gpu: false
+ use_gpu: true

使用亮燈註釋的高亮：

# 檢查GPU是否可用
# 0: 不可用， 1: 可用
GPU_AVAILABLE = 1  # 確保GPU可用

最佳實踐

為了確保在使用ollama時能夠有效利用GPU資源，下面這些設計規範應該被遵循。

官方建議： “建議用户在推理前檢查CUDA與onnxruntime的兼容性，並在配置文件中指定使用GPU。”

通過上述各個部分的詳細説明，可以幫助用户有效解決在Ubuntu中使用ollama推理時未能使用GPU的問題。