DL 工作站配置

最新推荐文章于 2022-11-17 22:19:38 发布

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在DL工作站安装Ubuntu系统过程中，点击“安装Ubuntu”后，AOC显示器显示“输入不支持”。

                    
                    DL 工作站安装Ubuntu系统时：点击“安装Ubuntu”AOC显示器显示“输入不支持”

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保姆级教程：个人深度学习工作站配置指南

墨鱼菜鸡

09-09

3383

作者丨稚晖@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/336429888 0 前言工作原因一直想配置一台自己的深度学习工作站服务器，之前自己看完paper想做一些实验或者复现模型的时候只能用自己的日常PC来跑很麻烦...一方面电脑得装双系统，干活的时候就不能用作其他用途了；另一方面，即使是没有使用流程的问题，...

HP DL380z Gen8虚拟工作站用户指南.pdf

05-24

在使用HP DL380z Gen8虚拟工作站的过程中，用户会接触到多个硬件组件和设置选项，这些都是确保工作站能够正常运作和维护的关键因素。本指南将详细介绍如何识别各个组件，以及如何进行安装、设置和维护工作站。首先...

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深度学习服务器环境配置-tensorflow

Mugo_Moon的博客

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每次在新的服务器配置深度学习环境都很刚脑子，故而整理此篇博文。 1、cudnn版本查询 [root@65-35-GPU Tools]# cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 2、cuda版本查询 [root@65-35-GPU Tools]# cat /usr/local/cuda/version.txt 3、cudnn、cuda、python、tensorflow-gpu、nvidia驱动版本、glibc对应关

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11-23

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在详细阐述《DL-T-5223-2005-高压直流换流站设计技术规定》中包含的知识点之前，需要指出的是，这一文件应当属于电力行业的具体技术标准，它规定了高压直流换流站在设计阶段应遵循的技术要求和参数标准。关于这份...

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10-15

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机器学习工作站环境配置

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### 如何配置适合机器学习的工作站 #### 硬件选择对于构建一台高效的机器学习工作站，硬件的选择至关重要。合理的硬件配置能够显著提升模型训练的速度和效率。 - **处理器 (CPU)**：建议选用多核心高性能的 CPU，例如 Intel 或 AMD 的高端型号。根据实际需求可以选择不同规格的核心数与频率组合[^3]。 - **图形处理单元 (GPU)**：NVIDIA GPU 是目前最广泛应用于深度学习领域的产品之一。RTX 4070 这样的消费级显卡也能够在一定程度上满足日常研究的需求；而对于更复杂的大规模数据集，则可能需要考虑 Tesla V100、A100 等专业级别的加速器[^2]。 - **内存 (RAM)**：充足的 RAM 对于加载大型数据集非常重要。推荐至少配备 64 GB DDR4 内存，如果预算允许的话可以增加到更高容量以支持更大的批处理量或更多并发任务运行。 - **硬盘存储**：考虑到大量文件读写操作频繁发生，在选购 SSD 固态硬盘的同时也要兼顾总线带宽等因素来保障整体性能表现。此外还可以搭配机械硬盘用于长期保存资料备份等用途。 - **网络连接**：高速稳定的互联网接入有助于获取开源框架更新及在线资源分享社区的支持服务。 #### 软件安装与环境搭建完成上述硬件准备之后，接下来就是操作系统及其配套工具链的部署工作： ##### 安装 Linux 发行版 Ubuntu LTS 版本因其良好的兼容性和活跃度成为众多开发者首选的操作平台。最新发布的 Ubuntu 24.04 桌面版本不仅提供了友好的图形界面还内置了许多实用功能方便初学者入门使用。 ##### 配置 NVIDIA 显卡驱动程序确保已正确识别并激活所使用的 GPU 设备，这一步骤通常涉及到下载对应版本的官方驱动包并通过命令行方式进行手动安装设置过程[^1]。 ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update ubuntu-driver autoinstall ``` ##### 安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库这两个组件构成了 TensorFlow/PyTorch 等主流框架调用底层计算能力的关键接口层。按照官方文档指导逐步执行相关指令即可顺利完成整个流程。 ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda export PATH=/usr/local/cuda-12.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.0/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} # For cudnn, follow the instructions on Nvidia's official website to download and extract it. tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.*.*_*-cuda*.tgz sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ ``` ##### 测试 PyTorch/TensorFlow 是否能正常利用 GPU 加速最后通过简单的 Python 脚本来验证当前环境中是否存在可用的 GPU 资源，并确认其能否被 ML/DL 工具有效访问。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) ```