同一个模型部署在不同显卡上，结果可能不同

以下是gpt的答复

非常好的问题，这种情况在实践中确实可能发生，即使模型文件、参数、代码和输入完全相同。
你看到“相同模型 + 不同显卡 + 相同请求参数 → 输出不同”这一现象，通常是由底层数值计算差异引起的。下面是详细原因分析👇

不同 GPU 架构的浮点计算实现不同
- 不同显卡（如 NVIDIA A100 vs RTX 4090）虽然都支持 FP16/FP32/FP64，但在指令级实现（如 FMA 融合乘加、舍入模式、累积顺序）上可能略有不同。
- 这些微小的差异会在神经网络的数亿次运算中被放大，导致最终结果略有偏差。
并行计算顺序不一致
- GPU 上很多操作（如 sum、matmul、softmax）是多线程并行的。
- 浮点加法不满足结合律：
```
(a + b) + c ≠ a + (b + c)
```
  所以线程调度或 kernel 执行顺序不同，也可能造成输出不同。
cuDNN/cuBLAS 算法的非确定性
- NVIDIA 的深度学习库（cuDNN、cuBLAS）在同一个操作上可能有多个实现版本，驱动或硬件不同会自动选择不同 kernel。
- 某些算法（如卷积的 FFT 实现、winograd）并不是确定性的。

如果模型使用了：

那么即使同一张显卡多次运行，输出也会不同，更别提不同 GPU。

启用确定性模式

import torch
torch.use_deterministic_algorithms(True)

或者

torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False

固定随机种子

import random, numpy as np, torch
random.seed(42)
np.random.seed(42)
torch.manual_seed(42)
torch.cuda.manual_seed_all(42)

使用相同 CUDA/cuDNN/cuBLAS 版本
不同驱动版本选择的算法路径可能不同，要尽量统一：
```
nvidia-smi
nvcc --version
python -m torch.utils.collect_env
```
关闭混合精度或 FP16 模式
FP16 的舍入误差更明显。若需要高一致性，可以统一为 FP32 计算。
锁定库和框架版本
确保 torch、transformers、xformers、triton、onnxruntime 等版本完全一致。

即使是 OpenAI、Meta、Google 的内部推理集群，也会记录到“不同显卡输出略有不同”的问题。例如：

“相同模型 + 不同显卡 → 不同输出”并不是异常，而是浮点计算和并行算法的非确定性本质导致的。

如果你能告诉我：