NVIDIA 2080Ti + NVIDIA Titan V 深度学习服务器安装配置过程

原有服务器状态:

  1. NVIDIA Titan V显卡
  2. 390版本的驱动
  3. cuda9.0
  4. 与cuda9.0对应的cudnn
  5. chainer 框架
  6. pytorch框架

安装过程:

驱动安装

1.下载2080Ti 驱动(本文所用430版本)
2.关闭进入字符终端(ctr+alt+F1),关闭显示服务,命令如下:

sudo service lightdm stop

3.进入驱动文件所在目录,更改权限,使其拥有运行权限:

sudo chmod u+x NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run

4.安装驱动:命令如下:

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run -no-opengl-files

注意,末尾命令必须加“–no-opengl-files”,否则会在登录时进入死循环
5.重启,此时会发现两个卡都可检测到,但是cuda版本必须为10.1,所以必须升级cuda到10.1版本

cuda10.1安装

1.到官网下载cuda10.1的linux系统的runfile文件。
2.进入字符终端(ctr+alt+F1),然后关掉显示程序

sudo service lightdm stop

3.进入到runfile文件所在目录,执行runfile:

sudo sh run_file_name.run

4.Do you accept the previously read EULA ?
accept/decline/quit :accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for linux-x86-64 375.26?
写入accept
5.选中install 回车
6.重启
7.添加环境变量:sudo gedit /etc/profile在文件中末尾加入如下:
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PAT
8.重启

cudnn安装

可参考文献

pytorch 安装

删除原先版本的,可在官网安装cuda10.0版本的

chainer 安装

首先删除原先版本的cupy,安装cupy-cuda10.1

### 配置 VSCode 连接到远程服务器以运行代码 #### 安装 Remote Development 扩展包 为了使 Visual Studio Code 能够连接至远程服务器安装 Microsoft 提供的 Remote Development 扩展包是必要的。该扩展包支持多种类型的远程开发场景,包括通过 SSH 协议访问 Linux 或 Windows 机器上的容器或虚拟机中的工作区[^2]。 #### 设置 SSH 密钥认证 对于希望简化登录流程的情况,可以通过配置 SSH 的公钥/私钥对来进行无密码身份验证。具体做法是在本地计算机执行 `ssh-keygen -t rsa` 来创建一对新的 RSA 密钥;之后把生成好的公钥添加到目标主机 `/home/user/.ssh/authorized_keys` 文件里去完成授权过程[^4]。 #### 创建并编辑配置文件 在本地 `.vscode/settings.json` 中定义好相应的属性,比如 `"remote.SSH.configFile"` 可指定自定义路径下的 ssh config 文件位置。另外,在用户级别的 settings.json 添加如下内容可帮助自动加载 Python 解释器: ```json { "python.pythonPath": "/usr/bin/python3", } ``` #### 使用 Jupyter Notebook 和特定库 当计划使用如 SigPy、CuPy 库处理 MRI 数据集时,确保这些依赖项已经在远端环境中被正确安装是非常重要的。此时可以借助 Anaconda 发行版或者 pip 工具来管理软件包版本兼容性和隔离不同项目的环境变量[^3]。 #### 测试连接稳定性 最后一步是要确认整个链路畅通无阻——即从客户端发起请求直到接收到响应都正常运作。这期间可能会碰到诸如权限不足之类的障碍,这时建议以超级用户的身份启动应用程序以便排除此类干扰因素。
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