【官方常见问题精选】欢迎在下方补充你的经验或追问。

可以，但“速度翻倍”是常见的误解。多卡的首要作用通常是装下更大的模型，而不是让同一个模型成倍变快。

• llama.cpp：支持把模型的层拆到多张卡上，可以通过 --tensor-split 调整比例，不同型号的卡也能混用。逐层拆分时，卡与卡之间是串行配合，单请求的速度提升有限。
• Ollama / LM Studio：识别到多张卡时通常会自动分配，具体行为与版本有关。
• vLLM：支持张量并行，使用 --tensor-parallel-size 2 之类的参数。通常要求卡型号一致，并且并行数要能整除模型的注意力头数，常见做法是 2、4、8 张。它在多请求并发时收益更明显。

需要注意：

• 卡间通信的带宽很重要。PCIe 通道数少或者没有 NVLink，会限制张量并行的效果。
• 多卡意味着更高的功耗、散热和电源要求，装机前要算好。
• 显存是“合计”的，但并不是完全等于相加：每张卡仍有各自的开销，且模型和缓存分配不一定完全均匀。
• 如果单卡就能装下，通常不必为了“更快”而买第二张。

一个实用的方案：想跑单卡装不下的大模型，且主要自己用，可以用 llama.cpp 做层拆分；要做多人服务，再考虑 vLLM 的张量并行。你有多卡经验吗？欢迎分享。