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

在使用ModelScope进行模型推理时，如果发现只有一个GPU在运行而其他GPU利用率很低，可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 检查模型是否支持多GPU：确认您使用的模型是否设计为多GPU并行处理。如果模型本身不支持多GPU，那么它可能只会在一个GPU上运行。
2. 设置环境变量：您可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定哪些GPU参与计算。例如，如果您有多张GPU，但只想使用第一张和第三张，可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2。这样，只有ID为0和2的GPU会被用于推理任务。
3. 调整批处理大小：有时候，批处理大小（batch size）设置不当也可能导致GPU利用率低。尝试调整批处理大小，使其更适合您的模型和GPU配置。
4. 更新驱动程序和库：确保您的GPU驱动程序和相关的深度学习库（如CUDA、cuDNN等）是最新版本。过时的驱动程序和库可能会影响多GPU的使用效率。
5. 咨询社区和支持体的解决方案或者指导。
6. 检查代码实现：如果您有访问模型代码的权限，检查模型的实现是否有正确使用多GPU的并行计算代码。有些模型可能需要特定的API或框架来启用多GPU支持。
7. 资源监控：使用资源监控工具（如NVIDIA的nvidia-smi）来查看各个GPU的资源使用情况，以便更好地理解问题所在。
8. 单卡调试：如果需要，可以先尝试在单卡上运行模型，确保模型在单个GPU上可以正常运行。然后再逐步增加GPU数量，观察GPU利用率的变化。

总的来说，通过上述方法，您应该能够找到并解决只有一个GPU在运行的问题，从而提高ModelScope中模型推理的效率。