最近弄了两张显卡4080，4080Super，但是torch总是显示的一个，nvidia显示的是两个。问大模型后返回结果
### 分析与修复建议 ####
1. 简要解释报错原因 `nvidia-smi` 和 `torch.cuda.device_count()` 返回的数据不一致，通常是因为 PyTorch 没有正确识别到所有的 GPU 设备。这可能是由于以下几个原因造成的： - **CUDA 可见设备设置**：
环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 可能被设置为只显示部分 GPU。
- **PyTorch 版本问题**：使用的 PyTorch 版本可能不支持某些 GPU 或驱动程序。 - **驱动程序问题**：NVIDIA 驱动程序可能未正确安装或版本不匹配。
#### 2. 原因复杂性描述
- **环境变量设置**：`CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量可以控制哪些 GPU 对 PyTorch 可见。 - **PyTorch 版本**：
不同版本的 PyTorch 对 GPU 的支持可能有所不同。 - **驱动程序版本**：NVIDIA 驱动程序的版本需要与 CUDA 版本和 PyTorch 版本兼容。
#### 3. 修复建议
1. **检查 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量**： ```bash echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES ``` 如果输出为空或不包含所有 GPU，可以设置该环境变量以包含所有 GPU：
