好的，我现在需要回答用户关于Ollama如何支持多卡推理设置的问题。首先，我需要整理之前提供的搜索结果，看看有哪些相关的配置方法和步骤。

根据搜索结果，用户主要提到了几个关键点。例如，在CSDN的博客中，提到了修改Ollama的service文件，添加环境变量如CUDA_VISIBLE_DEVICES和OLLAMA_SCHED_SPREAD来启用多卡负载均衡。另外，还有关于使用Docker部署时配置NVIDIA Container Toolkit的步骤，以及在Windows和Linux系统中设置不同的环境变量。

另一个来源是博客园的文章，其中提到在service文件中添加CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1来让Ollama识别多张显卡。华为云社区的案例则详细说明了如何通过修改配置文件并重启服务来实现四张显卡的均衡使用，并通过性能测试验证效果。

还有关于使用EvalScope进行压力测试的内容，显示在配置多卡后吞吐量有所提升。不过也有用户反馈性能提升不明显，但显存使用更均衡。此外，一些技术分析指出，Ollama本身可能不直接支持多卡并行，需要依赖底层框架如PyTorch的DataParallel或手动调整配置。

总结下来，配置多卡推理的关键步骤包括：设置环境变量指定可见的GPU设备，启用负载均衡参数，调整模型参数文件，以及可能的Docker配置。同时，需要注意不同显卡类型（NVIDIA和Intel）的驱动和工具链安装，以及重启服务使配置生效。可能还需要性能测试来验证配置效果，并根据显存情况调整参数。