GPU服务器的多用户配置

实验室刚配置了一台超微的GPU服务器,为了组里做深度学习算法的同学都能用上,做了如下配置。记录下来,供大家和自己以后参考。

以下操作均在root账户下进行,操作系统版本:Ubuntu 18.04.5 LTS

(一) 安装 ssh

安装 openssh-server

apt-get install openssh-server

启动服务

service ssh start

配置ssh

vim /etc/ssh/sshd_config

注释

PermitRootLogin prohibit-password

添加

PermitRootLogin yes

配置防火墙(非常重要!!!)

ufw allow 22/tcp

(二) 安装 ftp

安装 vsftpd

apt-get install vsftpd

配置 vsftpd

vim /etc/vsftpd.conf

修改:

local_enable=YES
write_enable=YES

添加被动服务模式(有些ftp客户端(如FileZilla)默认连接方式是被动服务模式):

pasv_min_port=60000
pasv_max_port=61000

重启服务器

service vsftpd restart

配置防火墙(非常重要!!!)

ufw allow 21/tcp
ufw allow 60000:61000/tcp

(三) 创建用户组和用户

创建用户组

groupadd StudentGroup

创建用户(指定用户主目录),并添加到用户组

useradd -d /mnt/proj/stu/username -m -g StudentGroup -s /bin/bash username

修改用户密码

passwd username

(四) 安装配置 Anaconda

安装Anaconda
安装位置选择 /mnt/proj/software/anaconda3

移交Anaconda目录管理权给StudentGroup

chgrp -R StudentGroup /mnt/proj/software/anaconda3

设置权限

chmod 770 -R /mnt/proj/software/anaconda3

配置环境变量

vim /etc/profile

添加:

export PATH=/mnt/proj/software/anaconda3/bin:$PATH

激活:

export PATH=/mnt/proj/software/anaconda3/bin:$PATH

<think>嗯,用户想了解如何自行配置GPU服务器,包括硬件选择和软件设置。首先,我需要回忆一下相关的知识,然后根据用户提供的引用资料来组织答案。用户提到了几个引用,特别是引用5里提到了不同场景下的配置建议,比如深度学习需要多块A100,图形渲染可能需要RTX 4090。所以,硬件选择部分应该分场景讨论。 硬件选择方面,需要先确定使用场景,比如深度学习训练、推理、科学计算还是图形渲染。然后,针对每个场景选择合适的GPU型号,比如A100、H100适合大规模训练,而RTX 4090适合图形处理。接下来是CPU,需要足够的核心数支持数据预处理,比如AMD EPYC或Intel Xeon。内存方面,至少需要GPU显存的2倍以上,可能还要考虑ECC内存的稳定性。存储的话,NVMe SSD适合快速读写,大容量训练可能需要NAS或分布式存储。主板和电源要支持多GPU的PCIe通道和足够功率,比如双路主板和1000W以上电源。散热也不能忽视,特别是多GPU配置需要良好的风冷或水冷。 软件设置部分,操作系统一般选Ubuntu,因为对GPU支持好。安装驱动和CUDA工具包,然后是深度学习框架如PyTorch、TensorFlow。容器化技术如Docker和Kubernetes可以简化环境管理。集群管理的话,Slurm或Kubernetes适合多节点任务调度。监控和维护需要工具如NVIDIA DCGM和Prometheus,定期更新驱动和系统补丁。 用户可能还关心如何优化性能,比如使用混合精度训练,或者如何选择云服务与本地部署的优劣。不过根据问题,用户主要想自己配置,所以重点在硬件和软件的具体步骤。还要注意引用相关的资料,比如引用5提到的不同场景配置,引用2提到的软件栈支持,引用4提到的LXD搭建多人使用环境。需要确保每个引用在适当的地方标注,比如讨论软件支持时引用2,场景配置时引用5。 可能用户是刚开始接触GPU服务器配置,所以步骤要详细,但不要太技术化。需要分步骤,结构清晰,先硬件后软件,每个部分再细分。例如,硬件选择中的GPU、CPU、内存、存储、主板电源、散热,软件中的OS、驱动、框架、容器化、集群管理、监控。最后给出示例配置,帮助用户更直观理解。 还要检查是否遗漏了用户需求中的任何部分,比如硬件选择和软件设置都要涵盖,是否包括实际操作的步骤,如安装驱动的命令,或者配置LXD的方法。不过可能不需要具体命令,而是指导性的建议,比如参考引用4的博客。此外,生成相关问题时要考虑用户可能进一步的问题,比如性能优化、成本控制、云服务对比等,确保相关问题有针对性,并且基于引用内容。</think>### 如何自行配置GPU服务器?分步解析硬件与软件设置 #### 一、硬件选择:明确需求为核心 1. **确定应用场景** - **大规模模型训练**(如LLM、多模态AI):需多块高性能计算卡(如NVIDIA A100/H100),搭配大内存(≥512GB)及高速存储[^5]。 - **推理/轻量级训练**:可选单卡(如RTX 4090或Tesla V100)中端配置,内存建议≥128GB。 - **图形渲染/游戏开发**:侧重图形处理能力,优先选择GeForce RTX 4090等消费级旗舰显卡。 2. **GPU选型关键指标** | 型号 | 显存容量 | FP32算力 | 适用场景 | |----------------|----------|----------|-------------------------| | NVIDIA A100 | 80GB | 19.5 TFLOPS | 大规模训练、HPC | | RTX 4090 | 24GB | 82.6 TFLOPS | 图形渲染、轻量级训练 | | Tesla V100 | 32GB | 14 TFLOPS | 通用计算、中等规模模型 | 3. **CPU与内存配置** - 建议选择多核处理器(如AMD EPYC 7B13或Intel Xeon Gold 6354),核心数≥32以支持数据预处理流水线[^3]。 - **内存容量公式**:GPU显存总和×2 + 基础冗余(如4卡A100需80GB×4×2+64GB=704GB)。 4. **存储系统设计** - 主存储:NVMe SSD(如三星980 Pro)实现高速读写(>7GB/s) - 扩展存储:NAS或分布式文件系统(如Ceph)应对PB级数据集。 5. **主板与电源** - 选择支持PCIe 4.0/5.0的双路主板(如超微X12DAi-N),确保多GPU带宽 - 电源功率需满足:Σ(GPU TDP) + CPU TDP + 冗余(如4卡A100需≥1600W)。 #### 二、软件设置:构建高效计算环境 1. **操作系统基础** ```bash # 推荐Ubuntu LTS版本(22.04/24.04) sudo apt update && sudo apt install -y build-essential ``` 2. **驱动与计算栈安装** - 安装NVIDIA驱动(建议使用生产分支): ```bash sudo apt install nvidia-driver-535 ``` - 配置CUDA Toolkit 12.x: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /" sudo apt install cuda ``` 3. **深度学习框架部署** ```bash # PyTorch示例(CUDA 12.1版本) conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` 4. **容器化方案(可选)** 使用Docker部署预配置环境: ```dockerfile FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3 RUN pip install -r requirements.txt ``` 5. **集群管理工具** - 单节点多卡:NVIDIA NCCL实现GPU间高速通信 - 多节点集群:部署Kubernetes + Kubeflow实现分布式训练[^4]。 #### 三、典型配置示例 **场景:LLM微调** | 组件 | 型号 | 数量 | |------------|--------------------------|------| | GPU | NVIDIA A100 80GB PCIe | 4 | | CPU | AMD EPYC 9754(128核) | 2 | | 内存 | DDR5 4800MHz ECC | 1TB | | 存储 | 三星PM1743(15.36TB) | 8 | | 网络 | Mellanox ConnectX-7 200G | 2 | #### 四、持续优化方向 1. **混合精度训练**:启用FP16/FP8降低显存占用 2. **梯度累积**:突破单卡batch size限制 3. **张量并行**:使用Megatron-LM等框架实现千亿参数模型训练[^1]。
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