问题：当我使用Ollama与Llama 3或其他任何模型时，我发现GPU使用率在高低和低水平之间不断波动，并且没有完全占用。然而，CPU使用率仍然约为40%高。我已经启用了各种参数，但无济于事。

答案：这个问题可能是由于GPU资源分配不均导致的。你可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 调整--ctx-size参数的值。这个参数表示每个GPU上下文的大小，增加它的值可以让更多任务共享GPU资源。例如，你可以将其设置为2048或更高。

2. 调整--batch-size参数的值。这个参数表示每次训练迭代使用的样本数量。减小这个值可以让更多的任务同时使用GPU资源。例如，你可以将其设置为256或更低。

3. 检查你的模型是否存在内存泄漏或者不合理的计算。这可能导致GPU资源被部分占用，从而影响整体性能。你可以使用诸如NVIDIA Visual Profiler等工具来分析模型的性能瓶颈。

4. 如果可能的话，尝试升级你的硬件设备，如更换具有更多显存和更高算力的GPU。这将有助于提高整体性能。
   时间：2024-08-13T18:12:10.310+08:00
   级别：DEBUG
   来源：server.go:410
   消息：subprocess环境="[CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuda;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuda\v12.6 CUDA_PATH_V12_3=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuda\v12.3;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuda\v12.6 CUDA_PATH_V12_6=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cuda\v12.6;PATH=C:\Users\pewjs\AppData\Local\Programs\Ollama;C:\Users\pewjs\AppData\Local\Programs\ollama_runners\cuda_v11.3;C:\Users\pewjs\AppData\Local\Programs;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\libnvvp;C:\Program Files\Common Files\Oracle\Java\javapath;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\libnvvp;D:
   "]"
   时间：2024-08-13T18:12:10.340+08:00
   级别：INFO
   来源：sched.go:445
   消息：loaded runners
   计数：1
   时间：2024-08-13T18:12:10.340+08:00
   级别：INFO
   来源：server.go:593
   消息：waiting for llama runner to start responding
   时间：2024-08-13T18:12:10.341+08:00
   级别：INFO
   来源：server.go:627
   消息：waiting for server to become available
   状态：“llm服务器错误”
   这是一段关于Llama模型加载的日志，其中包含了模型的各种参数和配置信息。
   llama_new_context_with_model: KV self size = 1280.00 MiB, K (f16): 640.00 MiB, V (f16): 640.00 MiB
   llama_new_context_with_model: CUDA_Host output buffer size = 0.50 MiB
   llama_new_context_with_model: CUDA0 compute buffer size = 725.00 MiB
   llama_new_context_with_model: CUDA_Host compute buffer size = 28.01 MiB
   llama_new_context_with_model: graph nodes = 1030
   llama_new_context_with_model: graph splits = 224
   time=2024-08-13T18:12:14.341+08:00 level=DEBUG source=server.go:641 msg="model load completed, waiting for server to become available" status="llm server loading model"
   DEBUG [initialize] initializing slots | n_slots=1 tid="3064" timestamp=1723543936
   DEBUG [initialize] new slot | n_ctx_slot=10240 slot_id=0 tid="3064" timestamp=1723543936
   INFO [wmain] model loaded | tid="3064" timestamp=1723543936
   DEBUG [update_slots] all slots are idle and system prompt is empty, clear the KV cache | tid="3064" timestamp=1723543936
   DEBUG [process_single_task] slot data | n_idle_slots=1 n_processing_slots=0 task_id=0 tid="3064" timestamp=1723543936
   time=2024-08-13T18:12:16.233+08:00 level=INFO source=server.go:632 msg="llama runner started in 5.89 seconds"
   time=2024-08-13T18:12:16.233+08:00 level=DEBUG source=sched.go:458 msg="finished setting up runner" model=D:\ollama\blobs\sha256-6a0746a1ec1aef3e7ec53868f220ff6e389f6f8ef87a01d77c96807de94ca2aa
   time=2024-08-13T18:12:16.233+08:00 level=DEBUG source=routes.go:1361 msg="chat request" images=0 prompt="<|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n介绍一下大模型的学习方法500字<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n"
   DEBUG [process_single_task] slot data | n_idle_slots=1 n_processing_slots=0 task_id=1 tid="3064" timestamp=1723543936
   DEBUG [launch_slot_with_data] slot is processing task | slot_id=0 task_id=2 tid="3064" timestamp=1723543936
   DEBUG [update_slots] slot progression | ga_i=0 n_past=0 n_past_se=0 n_prompt_tokens_processed=19 slot_id=0 task_id=2 tid="3064" timestamp=1723543936
   DEBUG [update_slots] kv cache rm [p0, end) | p0=0 slot_id=0 task_id=2 tid="3064" timestamp=1723543936
   PS C:\WINDOWS\system32> nvidia-smi -q -d POWER,TEMPERATURE,PERFORMANCE