摘要： Docker容器部署过程中出现worker服务启动失败问题。日志显示worker在加载PDF分割表格检测模块时出错，提示Volcengine SDK未安装（已改用HTTP方式调用API）。问题可能出现在依赖安装或模块导入环节，需要检查PDF相关工具库的安装情况及模块间的依赖关系。同时服务配置显示当前为开发环境（CODE_ENV=dev），建议核查开发环境配置文件是否正确加载。

阿里云GPU选购指南：根据需求选择L20、A10、V100等型号。L20适合大模型推理/图形处理，A10次之；V100适用于传统训练/HPC；T4适合低功耗推理/视频转码；P100已过时，不建议新购。vGPU方案支持多租户共享，阿里云gn/vgn系列会标注GPU型号和切片比例（如A10×1/6）。新一代gn8v系列将支持L20，适合大模型训练/推理场景。

【摘要】RTX是英伟达面向消费级和专业工作站的品牌，主打光线追踪与AI能力；Tesla是已停用的数据中心加速卡品牌，现改称数据中心GPU（如A100/H100）。选择建议：线上推理优先数据中心卡（支持MIG虚拟化），单机开发可选工作站RTX或高端GeForce，需大显存则考虑支持NVLink的型号。核心区别在于RTX侧重本地创作/工程，数据中心GPU专注AI/HPC场景。（149字）

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型。它允许开发者利用 NVIDIA 的 GPU（图形处理单元）进行高效的计算处理。CUDA 通过提供一系列的 C、C++ 和 Fortran 扩展，使得开发者能够在 GPU 上执行复杂的计算任务。CUDA 的主要作用包括：加速计算：通过 GPU 执行并行处理，CUDA

此错误信息表明你当前使用的PyTorch版本并未编译以支持CUDA。这通常意味着你可能安装了CPU-only版本的PyTorch，或者你的PyTorch版本与CUDA版本不兼容。通过上述步骤，你应该能够解决“Torch not compiled with CUDA enabled”的问题，并使PyTorch能够利用GPU加速你的计算任务。，根据你的系统环境（操作系统、CUDA版本等）选择合适的安装

如果您正在开发使用 CUDA 的程序，可以通过编程方式查询 CUDA 版本。在安装 CUDA 的计算机上，您可以直接浏览 CUDA 安装目录。如果 CUDA 正确安装且环境变量设置正确，这些命令将显示 CUDA 的版本信息。在命令行中，您可以使用以下命令来查看安装的 CUDA 版本。这段代码将打印出 CUDA 驱动程序和运行时库的版本号。在这些目录中，通常会有一个包含版本信息的文件。

GPU的TFLOPS（Tera FLOPS）指的是每秒可以进行的万亿次浮点运算（Floating Point Operations Per Second）。计算GPU的TFLOPS通常是基于其核心的时钟频率、每个核心的浮点运算能力以及核心的数量。FLOPS是衡量计算能力的一个指标，通常按如下方式定义：TFLOPS是FLOPS的单位换算，1 TFLOP = 1,000,000,000,000（1万亿

本文对比了四款AI计算卡的性能差异：NVIDIA 3090（消费级深度学习卡）、A100（数据中心训练卡）、L20（推理/中等训练卡）和华为910B（NPU专用卡）。从FP16/BF16算力看，910B≈A100＞L20＞3090；显存容量排序为A100 80G≥910B＞L20＞3090；显存带宽A100最优（1.9-2TB/s），910B次之（400GB/s-1.2TB/s）。能效方面，L20

通过以上步骤，你应该能够让 vLLM 在多 GPU 上平均负载。如果还有问题，建议查阅 vLLM 的官方文档或 GitHub 问题跟踪页面，以获取更多关于多 GPU 使用的建议和解决方案。

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