使用Linux服务器安装GPU：一步步教你安装显卡加速 (linux服务器gpu安装)
如果你的工作涉及到深度学习或其他需要大量计算的任务，你可能会想要在你的 Linux 服务器上安装 GPU。GPU（图形处理器）是一种处理器，其设计初衷是为了处理图形和视频渲染。但是，由于其并行计算的能力，GPU也被广泛用于深度学习和其他具有大量计算需求的应用程序中。
在本文中，我们将一步步介绍如何在 Linux 服务器上安装 GPU，并使用其进行计算。我们将主要关注 Nvidia GPU，因为它们是使用最广泛的 GPU 之一，并且它们的安装过程相对较为简单。
之一步：确定你的 GPU 支持哪种驱动程序
在安装 GPU 之前，你需要了解你的 GPU 支持哪种驱动程序。Nvidia 的 GPU 通常支持 Nvidia 的官方驱动程序。你可以访问 Nvidia 的驱动程序下载页面，选择适合你 GPU 的驱动程序版本。
当你选择一个驱动程序版本时，你需要注意以下几点：
– 驱动程序版本必须与你的 GPU 相匹配。如果你使用的是较旧的 GPU，可能无法使用最新的驱动程序。在 Nvidia 的网站上，你可以查看驱动程序兼容性列表，以查看哪些版本适用于特定的 GPU。
– 特定的驱动程序版本可能只适用于特定的操作系统版本。确保你选择的驱动程序版本与你的操作系统兼容。
– 如果你使用的是深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch 等），你可能需要与你选择的驱动程序版本兼容的 CUDA 版本。CUDA 是一个 Nvidia 开发的并行计算平台和编程模型，用于在 Nvidia GPU 上运行计算密集型任务。
第二步：安装驱动程序和 CUDA
当你选择了适合自己的驱动程序版本后，你可以通过以下步骤来安装它：
1. 下载驱动程序：在 Nvidia 的驱动程序下载页面上选择适合你 GPU 和操作系统的驱动程序版本，并下载对应的安装程序。
2. 禁用 Nouveau 驱动程序：在安装 Nvidia 驱动程序之前，你需要禁用 Linux 中默认的 Nouveau 驱动程序。你可以通过以下命令来禁用 Nouveau：
$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在编辑器中添加以下行，保存并关闭编辑器：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
接下来，你需要更新 initramfs：
$ sudo update-initramfs -u
重启计算机以使修改后的配置生效。
3. 安装驱动程序：启动 Linux 并执行以下命令来安装 Nvidia 驱动程序：
$ sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-.run
其中， 是你下载的驱动程序版本号。驱动程序会按照默认设置进行安装。在安装过程中，你可能需要回答一些关于安装过程的问题。
4. 安装 CUDA：如果你计划在 GPU 上运行深度学习框架或其他需要 CUDA 的应用程序，则需要在你的服务器上安装 CUDA。你可以在 Nvidia 的 CUDA 下载页面上选择适合你的操作系统和驱动程序版本的 CUDA 版本，并下载对应的安装程序。
安装 CUDA 的步骤类似于安装 Nvidia 驱动程序。
第三步：测试 GPU
在安装驱动程序和 CUDA 之后，你可以使用以下命令来测试 GPU 是否正确安装：
$ nvidia-i
nvidia-i 是 Nvidia 的系统管理界面（System Management Interface）工具。当你运行这个命令时，它应该会输出 GPU 的信息，如 GPU 型号、温度、使用率和显存等等。
第四步：使用 GPU 进行计算
当你确定 GPU 正确安装并且能够正常工作后，你可以使用它来进行计算。如果你使用的是深度学习框架，你可以设置你的框架以使用 GPU 进行计算。通常，只需在代码中添加几行代码即可启用 GPU 加速，如下所示：
import tensorflow as tf
# 创建 TensorFlow session
tf.enable_eager_execution()
# 检查 GPU 是否可用
if tf.test.is_gpu_avlable():
print(‘GPU 加速已启用！’)
else:
print(‘GPU 加速未启用！’)
# 创建 TensorFlow 计算图
with tf.device(‘/GPU:0’):
# 在 GPU 上执行计算
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2])
b = tf.constant([4.0, 3.0, 2.0, 1.0], shape=[2, 2])
c = tf.matmul(a, b)
print(c)
# 在 CPU 上执行计算
d = tf.matmul(b, a)
print(d)
在这个例子中，我们使用 TensorFlow 框架来进行计算，并在代码中添加了一些指令，以便通过 GPU 加速执行计算。其中，with tf.device(‘/GPU:0’) 用于指定在哪个设备上执行计算。在这个例子中，我们指定计算应该在编号为 0 的 GPU 上执行。
如果你使用的是其他框架，你需要参考相关的文档以了解如何启用 GPU 加速。
结论
