ModelScope中gpu只有一个在100%跑，其他gpu基本上是0怎么解决？

可以尝试将模型并行化，将模型拆分成多个部分，每个部分分配到不同的GPU上进行训练，以充分利用所有可用的GPU资源。

问题：在ModelScope中只有一个GPU在100%运行，其他GPU基本上是0%怎么解决？

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解决方案：

1、检查GPU利用率的计算方式

确保你正确地计算了GPU利用率，通常，GPU利用率可以通过将总的显存使用量除以总显存容量来计算。

确认你的代码中使用了正确的方法来获取GPU利用率，例如使用NVIDIA的工具库或相关函数。

2、检查数据并行化和模型并行化设置

如果你的模型是支持数据并行化或模型并行化的，请确保你正确地设置了这些选项。

检查你的代码中是否正确地分配了数据和模型到不同的GPU上进行并行处理。

3、检查CUDA和cuDNN版本兼容性

确保你的CUDA和cuDNN版本与你的深度学习框架兼容，不兼容的版本可能导致GPU利用率低下的问题。

更新你的CUDA和cuDNN版本，或者降级到一个兼容的版本。

4、检查代码中的线程同步和通信开销

如果使用了线程同步机制（如锁、屏障等），请确保它们不会成为性能瓶颈，过多的线程同步会导致GPU利用率下降。

考虑优化你的代码，减少不必要的线程同步和通信开销。

5、检查其他进程是否占用了GPU资源

使用系统监视工具（如nvidiasmi）检查是否有其他进程正在使用GPU资源，如果有，请结束那些进程或调整它们的优先级。