iMac not using GPU

快速结论：在 Intel 版 iMac 上运行 Ollama 进行推理时，如果 ollama ps 显示 100% CPU，并且服务日志中没有出现 GPU 设备信息，就说明 Ollama 没有检测到可用的 Metal GPU。优先排查两点：是否错误地在 Docker 中运行 Ollama，以及该 AMD Radeon 显卡在 Ollama 的 macOS 构建中是否被支持。

适用环境：Ollama 0.6.8；macOS Sonoma 14.7.2；Intel CPU；AMD Radeon Pro Vega 48 8 GB（Metal 3）；Retina 5K 27-inch 2019。Issue 中未确认 Python、CUDA、PyTorch 版本。

最快修复方案：暂无确认的一步修复方案。可以优先尝试确认 Ollama 并非运行在 Docker 容器内，而是以原生应用或命令行方式在 macOS 基础系统中运行；同时设置 OLLAMA_DEBUG=1 获取设备检测细节，判断 GPU 是否被识别。

注意事项：原生安装可以排除 Docker 不支持 Metal 这一明确原因，但不能保证修复 Intel Mac + AMD 显卡的识别问题；该硬件组合的 GPU 加速支持在 Issue 讨论中没有得出已验证结论。

问题场景

用户在 2019 款 27 英寸 5K iMac（Intel CPU、AMD Radeon Pro Vega 48 8 GB、macOS Sonoma 14.7.2）上通过 Ollama 命令行运行模型。执行 ollama ps 时显示 100% CPU，GPU 完全没有参与推理。用户通过官网安装包安装 Ollama，而非 Homebrew，并已确认系统报告该显卡支持 Metal 3。

报错原文

iMac not using GPU

time=2025-05-15T20:26:23.964+01:00 level=INFO source=types.go:130 msg="inference compute" id="" library=cpu variant="" compute="" driver=0.0 name="" total="16.0 GiB" available="5.0 GiB"

原因分析

服务日志中的 "inference compute" 条目显示 library=cpu，并且设备 id、name 为空，说明 Ollama 没有检测到 GPU。可能原因包括：

Ollama 运行在 Docker 容器中。Metal 加速在 Docker 中不受支持，这是讨论中明确指出的一种情况。
Intel Mac 搭配 AMD 显卡时，Ollama 的 macOS 构建可能未将该 GPU 作为可用 Metal 设备识别，但这只是根据讨论的推测。
其他设备检测或平台限制问题，需要开启 OLLAMA_DEBUG=1 查看更详细的检测信息后才能判断。

环境排查

确认 Ollama 是否运行在 Docker 容器中，而不是直接运行在 macOS 基础系统上。
确认 Ollama 的安装方式：官网安装包与 Homebrew 安装可能影响 GPU 注册表现，Issue 中提到 Homebrew 曾导致他人 GPU 无法注册。
确认 ollama ps 输出中处理器列是否持续显示 100% CPU。
确认 macOS 版本与显卡 Metal 支持情况，用户侧已确认为 Sonoma 14.7.2、Metal 3。
开启 OLLAMA_DEBUG=1 后检查服务日志中是否有 GPU 设备检测相关记录。
Issue 未提供 Python、CUDA、PyTorch 或依赖版本信息，无需排查这些项目。

解决步骤

先确认当前 Ollama 是否由 Docker 运行。若使用 Docker，需要改为在 macOS 基础系统中原生安装和运行 Ollama，因为 Docker 不支持 Metal 加速。
在原生 macOS 环境中启动 Ollama 服务，并在服务环境中设置 OLLAMA_DEBUG=1，重新运行推理请求。
查看服务日志中 "inference compute" 相关行，确认是否仍然只有 library=cpu，以及是否出现 GPU 设备名称或 ID。
如果开启调试后仍无 GPU 检测信息，可参考 Issue 讨论中提到的相关历史 Issue（#1016、#5652）进一步确认平台支持情况；该硬件组合的 GPU 加速支持尚未在该 Issue 中获得确认修复。

验证方法

重新运行模型推理后，执行 ollama ps，观察处理器使用是否仍为 100% CPU。同时检查服务日志中的 "inference compute" 条目：如果不再显示 library=cpu，并出现有效的 GPU 设备名称和 ID，说明 GPU 已被识别。如果仍然只有 CPU 条目，说明问题未解决。