记录一下运行dreamplace过程的问题（真的能运行出来吗呜呜呜）

参考教程

反正网上好像仅此一篇，英文并不是很好的我没有看官方的教程
https://blog.youkuaiyun.com/SP_FA/article/details/134887441

环境配置

整个过程及其闹心，其实我到现在还没解决，这篇纯属就是发泄记录一下，零基础真的好难啊！！！
教程也说了得在linux运行，而我在此之前对linux可以说是一点不了解，所以开始了一系列的犯蠢之路。
①首先为了方便在自己电脑上面装了虚拟机（因为双系统没有图形界面，怕用不习惯所以选了虚拟机，坑！！！），环境配置反反复复，现在总结顺序：ubuntu（最好是20），python3.8，驱动nvidia560（nvidia-smi查看），cuda11.x、12.x都可以，cunn（这个要跟cuda配套），anancoda，pytorch2.0（这个要跟驱动和cuda配套），大概是这样，中间可能还有些小包可以根据命令行提示就能装好，最好都不要装最新的，因为很容易不匹配，安装过程链接我晚点再放上来
②然后就出现了第一大坑，首先是装完ananconda之后，内存就不够用了，而且虚拟机真的很难用，搞不好就黑屏了，中间因为黑屏折腾了很久也没搞明白还重装了ubuntu，年轻的我分了50G，并没有什么用，这玩意至少要给150G左右，无奈只能用上了实验室的服务器。
③但是又出现了坑，年轻的我并没有意识到驱动的问题，重来一次我一定先运行nvidia-smi，一定要选一个驱动装好了的电脑，因为装驱动真的非常麻烦，最好就是不需要装。选错了服务器的我再次重来。补充一下，虚拟机应该是要单独装驱动的，因为我发现wsl能查到驱动但是在vmware里装的虚拟机并查不到。虽然可能是个很弱智的问题，但我之前确实不知道。
④换了一台服务器上并没有虚拟机但是有wsl（坑！！！），ubuntu wsl有很多版本，年轻的我选择了实验室最多人用的20，美滋滋的看着装好的conda和驱动准备大展身手，然而再来一次我一定先运行df -h，如果dev/sda满了的不要用啊，或者别的什么sdx满了，x代表的应该是分区。因为不知道什么原因它的内存又不够了！！！
⑤无奈我只好转战没什么人用的ubuntu18，这次简直顺利的不行，一周的奋斗成果一天解决，最难的pytorch也拿下，然后我终于到了cmake这一步。然而，最坑的来了，这里需要用到一个叫gurobi的求解器，大概是一个数学软件，激活它需要许可证，然而个人能够申请的许可证，不能在wsl上用！！！！！！！！至此，我深刻体会到了什么叫人生就是白干加白干。
事实证明，为什么这种大项目都是要做好几年，光是配置一个能跑的电脑都是多么不容易，此刻我试图转战一台linux系统的电脑，不知结果如何，但我可能真得在南墙上留下深深的印记了。