网站显示域名,最新军事新闻事件报道,自己编写代码建设微网站,专业建设 教学成果奖网站一、英伟达环境安装主要流程
1、下载安装对应系统版本nVidia驱动程序安装验证
2、CUDA开发套件安装验证
3、深度学习框架安装验证
4、容器化CUDA环境安装验证
5、制作天翼云主机私有镜像
6、分享镜像给其他用户#xff0c;实现天翼云A10显卡英伟达驱动环境共享
二、详细…一、英伟达环境安装主要流程
1、下载安装对应系统版本nVidia驱动程序安装验证
2、CUDA开发套件安装验证
3、深度学习框架安装验证
4、容器化CUDA环境安装验证
5、制作天翼云主机私有镜像
6、分享镜像给其他用户实现天翼云A10显卡英伟达驱动环境共享
二、详细安装步骤
一下载安装对应系统版本nVidia驱动程序安装验证 wgethttps://cn.download.nvidia.com/tesla/535.129.03/nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03_1.0-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-driver-local-repo-ubuntu2004-535.129.03_1.0-1_amd64.deb
apt-get install nvidia-driver-535
测试显卡检查显卡是否正确安装
nvidia-smi 这个命令会显示 NVIDIA A10 显卡的状态和驱动程序版本,如图所示当前的版本是535.129.03cuda版本为12.2GPU型号为nvidia A10显存有24G
2 CUDA开发套件安装验证
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-12-2-local_12.2.0-535.54.03-1_amd64.deb
dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-12-2-local_12.2.0-535.54.03-1_amd64.deb
cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-12-2-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
apt-get update
apt-get -y install cuda
设置环境变量
在 .bashrc 文件中设置环境变量
echo export PATH/usr/local/cuda/bin:$PATH ~/.bashrc echo export LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ~/.bashrc source ~/.bashrc
验证安装效果
nvcc --version 3)深度学习框架安装验证 PyTorch
创建一个 Python 虚拟环境
apt install python3-venv python3-pip -y python3 -m venv pytorch-env source pytorch-env/bin/activate
更改pip安装源到国内你懂的 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
访问 PyTorch 的 官方安装向导选择合适的配置获取安装命令。通常您需要选择操作系统、包管理器在这里是 Pip、Python 版本、CUDA 版本这应该与您安装的 CUDA 版本匹配
pip install torch torchvision torchaudio
运行一些简单的测试来确认 PyTorch 是否正确安装并且是否能够使用 CUDA
vi test.py
import torch
# 打印 PyTorch 版本 print(torch.__version__)
# 确认 PyTorch 是否能检测到 CUDA print(torch.cuda.is_available())
# 打印 CUDA 版本 print(torch.version.cuda)
# 获取默认 CUDA 设备的名称 print(torch.cuda.get_device_name(0)) 如果 torch.cuda.is_available() 返回 True 并且 CUDA 版本正确无误那么 PyTorch 就已经成功安装并且配置为使用您的 NVIDIA GPU。 每次在新的终端会话中工作时如果您创建了 Python 虚拟环境您需要先激活虚拟环境使用 source pytorch-env/bin/activate
4容器化CUDA环境安装验证
第一步docker安装
sudo apt update sudo apt install apt-transport-https ca-certificates
curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository deb [archamd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu focal stable
sudo apt update
sudo apt install docker-ce
第二步安装nVidia支持
安装 NVIDIA Container Toolkit这允许 Docker 使用 GPU
distribution$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt update sudo apt install nvidia-docker2
第三步重启docker验证安装
systemctl restart docker
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.0.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 第四步使用docker运行PyTorch容器 sudo docker run --rm --gpus all -it pytorch/pytorch:latest
这将启动一个 PyTorch 容器并分配所有可用的 GPU。
第五步测试构建自己的Docker镜像
FROM nvidia/cuda:12.0.1-base-ubuntu20.04
# 安装Python和Pip RUN apt update apt install -y python3 python3-pip
# 安装PyTorch RUN pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu110
# 设置工作目录 WORKDIR /workspace
# 当容器启动时运行一个 shell CMD [/bin/bash] sudo docker build -t my-pytorch-image .
创建一个新的 Docker 镜像名为 my-pytorch-image其中包含了 PyTorch 和它的依赖。
5制作天翼云主机私有镜像
第一步先停机 第二步制作镜像 6)分享镜像给其他用户实现天翼云A10显卡英伟达驱动环境共享
第一步选择需要共享的镜像名称 第二步输入天翼云接受者邮箱也就是租户登录的账号 第三步登录接受者天翼云账号在镜像服务中选择接受私有共享镜像
第四步用这个镜像来创建GPU云主机即可。
三、经验总结
1、天翼云与友商在智算方面存在服务差距友商在这种场景会根据GPU型号自动适配合适的英伟达驱动与智算运行环境给客户
2、天翼云销售GPU云主机必须要自己服务能力跟上补齐暂时还不能对齐友商的服务能力。
3、本文提供的思路可以扩展到其他GPU服务器上。
