香港伺服器

29.06.2026

如何解決 OpenClaw 在多 GPU 伺服器中的負載不均問題

你可以透過調整配置，讓 OpenClaw 在多 GPU 伺服器中更均衡地使用資源，從而解決負載不均的問題。負載不均會拖慢模型運行速度，並導致部分 GPU 閒置，而另一些 GPU 負載過高。當你解決這一問題後，就能獲得更快的處理結果，並更充分地利用硬體資源。請先仔細檢查你目前的部署環境，再著手進行配置最佳化，以提升伺服器整體效能。

診斷負載不均

OpenClaw 中負載失衡的表現

你可以透過觀察各張 GPU 的運行情況來判斷 OpenClaw 是否存在負載不均。當你發現某一張 GPU 的工作負載明顯高於其他 GPU 時，就代表系統可能出現了問題。你可能會注意到回應時間變慢，或者任務持續堆積在某一張裝置上。有時，伺服器日誌會顯示某一張 GPU 處理了絕大多數請求，而其他 GPU 卻處於閒置狀態。你還可能發現某張 GPU 的顯示記憶體占用突然升高，這會進一步引發當機或報錯。

以下是你應重點留意的幾種表現：

某一張 GPU 溫度明顯偏高，而其他 GPU 溫度較低。
不同 GPU 的任務完成時間差異很大。
某一張裝置的顯示記憶體占用遠高於其他裝置。
伺服器日誌中反覆出現資源過載相關警告。

多 GPU 環境中的常見原因

在多 GPU 環境中，負載不均通常源於配置錯誤或硬體限制。有時，OpenClaw 無法將任務平均分配到所有 GPU。你可能錯誤設定了 CUDA 核心數，或者沒有合理分配顯示記憶體。網路延遲也可能導致某一張 GPU 被分配到更多任務。

下表列出了常見原因及其影響：

原因	影響
CUDA 核心分配錯誤	某一張 GPU 承擔了大部分任務
顯示記憶體分配不均	某一張 GPU 出現記憶體過載
網路延遲	任務分發出現延後
模型參數不匹配	部分 GPU 處理速度較慢的模型

你應該針對這些問題逐項檢查目前環境。及時修復後，可以避免負載不均，並讓伺服器保持平穩運行。

實現負載均衡的配置與部署方法

設定 CUDA 核心數

你可以透過設定 CUDA 核心數來控制 OpenClaw 將任務分配給各張 GPU 的方式。這一步能幫助你避免任務拆分不合理的問題，因為這往往會導致某一張 GPU 承擔絕大多數負載。當你明確指定 CUDA 核心分配時，就能確保每張 GPU 都獲得相對均衡的工作量。

設定 CUDA 核心數時，請按照以下步驟操作：

使用 nvidia-smi 查看伺服器中的 GPU 數量。
開啟你的 OpenClaw 配置檔案。

將每個模型或任務分配給指定的 CUDA 裝置。
例如：

models:
  - name: model_A
    device: cuda:0
  - name: model_B
    device: cuda:1

儲存配置並重新啟動 OpenClaw。

調整顯示記憶體設定

顯示記憶體（VRAM）對 GPU 處理任務的能力影響很大。如果某一張 GPU 顯示記憶體耗盡，它可能會出現速度下降，甚至當機，而其他 GPU 卻仍然處於未充分利用狀態。你可以透過調整顯示記憶體設定，讓模型在所有 GPU 上更均衡地載入，從而避免這類問題。

你可以按以下方式調整顯示記憶體設定：

使用 nvidia-smi 查看每張 GPU 的可用顯示記憶體。

在 OpenClaw 配置中，為每個模型設定顯示記憶體限制。
範例：

models:
  - name: model_A
    device: cuda:0
    memory_limit: 8GB
  - name: model_B
    device: cuda:1
    memory_limit: 8GB

確保每張 GPU 的總顯示記憶體使用量不超過其容量上限。

GPU	可用顯示記憶體	分配模型	顯示記憶體限制
cuda:0	12GB	model_A	8GB
cuda:1	12GB	model_B	8GB

注意：均衡分配顯示記憶體有助於避免負載不均，並保持伺服器穩定運行。

手動選擇模型參數

手動選擇模型參數可以讓你更精細地控制每張 GPU 的運作方式。你可以為每個模型分別設定批次大小、計算精度及其他參數。這一步能夠確保不會有某張 GPU 過載，也不會有某張 GPU 長時間處於低利用狀態。

手動設定參數時，可以參考以下原則：

根據各張 GPU 的能力設定匹配的批次大小。
根據 GPU 支援情況調整精度設定（FP16 或 FP32）。
將更重的模型分配給效能更強的 GPU。

例如：

models:
  - name: model_A
    device: cuda:0
    batch_size: 32
    precision: FP16
  - name: model_B
    device: cuda:1
    batch_size: 16
    precision: FP32

提示：手動調校雖然需要時間，但回報明顯。這樣可以避免瓶頸，並最大化利用你的硬體資源。

當你設定好 CUDA 核心數、調整顯示記憶體配置，並手動選擇模型參數後，就能建立出更均衡的運行環境。這些步驟有助於你解決負載不均的問題，並讓伺服器發揮最佳效能。

最佳化與擴充策略

使用 OpenClaw 的負載平衡功能

OpenClaw 提供了內建工具，可用於在所有 GPU 之間平衡工作負載。你可以在配置檔案中啟用自動負載平衡功能。該功能能夠幫助你避免負載不均，因為 OpenClaw 會自動決定如何拆分任務。如此一來，你無需手動為每個任務單獨指定裝置。OpenClaw 會檢查每張 GPU 的目前狀態，並將新任務分配給可用資源最多的那一張。

要啟用負載平衡，可在配置中加入以下內容：

load_balancing:
  enabled: true
  strategy: auto

提示：你可以嘗試不同策略，例如 “round-robin” 或 “least-loaded”，看看哪一種更適合你的伺服器環境。

透過橫向擴充分散負載

有時，單台伺服器無法承載全部請求。你可以透過增加更多伺服器來解決這一問題，這種方式稱為橫向擴充。你可以將多台伺服器連接在一起，並讓每台伺服器分別運行 OpenClaw 及其所連接的 GPU。前端再部署一個負載平衡器，將任務分發給目前可用容量最大的伺服器。

橫向擴充有助於應對更多使用者請求，並維持較高效能。同時，由於任務會分散到多台機器上，負載不均的風險也會相應降低。

監控與效能分析工具

你需要持續監控系統狀態，才能確保其穩定運行。監控工具可以幫助你查看每張 GPU 的工作狀況，而效能分析工具則有助於找出部署中的瓶頸。你可以使用 NVIDIA-SMI、OpenClaw 內建儀表板，或結合 Prometheus 與 Grafana。藉由這些工具，你可以追蹤 GPU 使用率、顯示記憶體占用和溫度變化。

為 GPU 高使用率設定警示。
檢查日誌中的錯誤和效能下降跡象。
查看趨勢圖，辨識長期運行中的異常變化。

注意：定期監控能夠幫助你及早發現問題，並讓伺服器始終保持負載平衡狀態。

排查持續存在的負載問題

硬體與網路瓶頸

即使你已經進行了細緻配置，負載不均的問題有時仍然會出現。硬體和網路瓶頸往往是其中的重要原因。如果某一張 GPU 明顯比其他 GPU 更慢，請先檢查它的硬體狀態。灰塵堆積、散熱不良或硬體老化，都可能導致效能下降。你還應比較各張 GPU 所連接的 PCIe 通道和頻寬。有時，連接在較慢插槽上的 GPU 無法跟上其他裝置的處理速度。

網路問題同樣可能造成瓶頸。如果你的伺服器需要連接其他機器或雲端服務，高延遲或封包遺失會拖慢任務分發效率。你應將伺服器部署在網路連線品質較佳的區域。例如，對亞洲使用者而言，部署在香港的伺服器通常可以獲得較低的延遲。

提示：你可以使用 iperf 測試伺服器之間的網路速度。如果發現鏈路存在問題，應及時更換故障網線或交換器。

軟體配置錯誤

軟體配置錯誤也會導致負載不均長期存在。你需要仔細檢查 OpenClaw 設定以及伺服器運行環境。你可以參考以下步驟：

選擇能夠降低延遲的伺服器部署位置，例如香港。
確保伺服器資源充足。對於基礎任務，至少應配備 2 核 CPU 和 2GB 記憶體；若運行複雜模型，則需要進一步升級配置。
開放 TCP 連接埠 18789 的存取權限，這樣 OpenClaw 才能正常通訊。
為 SSH 的 22 連接埠配置 IP 白名單，以增強安全性並防止未經授權的存取。
如果你使用海外模型，請配置穩定的代理服務。你也可以選擇具備最佳化路由路徑的伺服器，以進一步降低延遲。

你應仔細檢查配置檔案中是否存在拼寫錯誤或欄位缺失。哪怕只是一個小錯誤，也可能導致 OpenClaw 無法均衡分配任務。完成修改後，請重新啟動相關服務，使新配置生效。

你可以透過設定 CUDA 核心數、調整顯示記憶體，並最佳化模型參數來解決 OpenClaw 的負載不均問題。定期監控與主動配置最佳化，能夠讓系統保持均衡、高效運行。隨著硬體和軟體環境不斷變化，你也應保持靈活調整。為了長期獲得理想效果，建議你持續參考 LayerStack 教學、產品文件以及 OpenClaw 社群資源。這些內容能夠幫助你持續最佳化部署，並維持最佳效能。