---
title: "Pobór mocy: jedno GPU kontra wiele GPU"
url: https://michalasobczak.pl/pl/posts/single-vs-multiple-gpu-power-load.html
author: "Michał Sobczak"
description: "lekki spadek wykorzystania w konfiguracji z wieloma GPU TLDR Pobór mocy i wykorzystanie GPU różnią się między modelami na jednym GPU a modelami na wielu GPU. Trzeba się z tym pogodzić."
published: 2025-03-16T20:28:44.000Z
updated: 2025-03-23T10:48:04.000Z
language: pl
categories: ["AI/ML"]
tags: ["LLM", "GPU", "Ollama"]
license: CC BY-NC-ND 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)
---
# Pobór mocy: jedno GPU kontra wiele GPU

> lekki spadek wykorzystania w konfiguracji z wieloma GPU

## TLDR

Pobór mocy i wykorzystanie GPU różnią się między modelami na jednym GPU a modelami na wielu GPU. Trzeba się z tym pogodzić.

![](https://michalasobczak.pl/wp-content/uploads/2025/03/image-73.png)

Moje najnowsze spostrzeżenie jest takie, że obciążenie pojedynczego GPU w Ollama/Gemma czy Automatic1111/StableDiffusion jest wyższe niż obciążenie wielu GPU w Ollamie, gdy model nie mieści się w pamięci jednego GPU. Spójrz. Wykorzystanie GPU przez Stable Diffusion wynosi 100%, przy obrotach wentylatora 90 – 100% i temperaturze powyżej 80 stopni C.

![](https://michalasobczak.pl/wp-content/uploads/2025/03/image-67.png)

Porównaj to z obciążeniem rozłożonym na dwa GPU. Wyraźnie widać, że wykorzystanie GPU jest dużo niższe, podobnie jak obroty wentylatorów; temperatury również są niższe. Łącznie pobór mocy jest wyższy w porównaniu z modelami na jednym GPU.

![](https://michalasobczak.pl/wp-content/uploads/2025/03/image-70.png)

Co to oznacza? Ollama używa tylko tylu GPU, ile jest potrzebne, a nie całego sprzętu przez cały czas, więc nie jest to coś, co możemy bezpośrednio porównać. Może to jednak sugerować lekki spadek wykorzystania w konfiguracji z wieloma GPU.