能否使用两块12GB显存的Titan X GPU运行olmocr？

当然可以试试通过多GPU适配来解决这个问题！直接像合并内存那样把两块卡的显存“拼接”成24GB统一使用在消费级GPU上做不到，但我们可以通过模型并行的方式把模型拆分到两块卡上，避开单卡显存不足的限制，具体可以按下面的步骤来操作：

• 先修改显存检查逻辑
  报错里的olmocr.check模块是在检查单卡显存是否达标，你可以找到项目里的check.py文件（一般在olmocr目录下），找到类似判断单卡显存的代码，比如：

  for i in range(torch.cuda.device_count()):
      props = torch.cuda.get_device_properties(i)
      if props.total_memory >= 20 * 1024**3:
          return True
  raise RuntimeError("Torch was not able to find a GPU with at least 20 GB of RAM.")
  

  你可以把这个逻辑改成检查所有卡的总显存，或者先暂时注释掉这个检查（不过注释后如果模型加载时显存不够会直接报错，所以最好配合后面的模型并行修改）。

• 用模型并行拆分模型
  因为你的单卡装不下整个20GB的模型，所以可以把模型的不同组件分配到两块GPU上。比如把模型的编码器部分放在第一块卡（cuda:0），解码器放在第二块卡（cuda:1），举个简单的修改示例：

  # 原模型加载代码大概是这样
  model = OLMOCRModel.from_pretrained("path/to/model")
  model = model.cuda()
  
  # 修改为模型并行分配
  model.encoder = model.encoder.to("cuda:0")
  model.decoder = model.decoder.to("cuda:1")
  
  # 同时要调整前向传播的设备适配
  def custom_forward(x):
      # 把输入数据传到编码器所在的卡
      x = x.to("cuda:0")
      encoded_features = model.encoder(x)
      # 把编码后的特征传到解码器所在的卡
      encoded_features = encoded_features.to("cuda:1")
      output = model.decoder(encoded_features)
      return output
  
  # 替换模型的前向传播方法（或者在调用时按这个逻辑处理）
  model.forward = custom_forward
  

  这样修改后，模型的不同部分分别占用两块卡的显存，总显存就够了。

• 注意细节调整
  调整过程中要留意设备不匹配的问题：比如损失函数的计算要和输出在同一设备，数据加载时的设备分配，还有一些中间张量的传递都要手动指定设备。另外，如果olmocr本身有提供多GPU相关的配置选项，你可以先看看项目的README或者配置文件，说不定只需要开启某个参数就能启用多GPU支持，不用手动改这么多代码。

如果模型并行的修改对你来说有点复杂，也可以试试分布式数据并行（DDP），不过DDP是把模型复制到每块卡上，单卡还是需要装下整个模型，所以这个方法可能不适合你的情况，优先考虑模型并行更靠谱。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Dandelion