浪潮5468M7, 配置6块英伟达4090 使用ubuntu做运算

1.制作安装镜像,使用ventoy刻录U盘,下载ubuntu18.04 ,直接拷贝进入镜像

装系统方法此处省略,参见官方技术网站,浪潮信息技术网 – 360°专家服务 (4008600011.com)

2.机器制作raid,此处步骤省略,默认启动模式为UEFI,安装系统步骤省略。

riad制作参见浪潮400技术网站,浪潮信息技术网 – 360°专家服务 (4008600011.com)

3.登录BMC查看硬件配置,确保硬件信息,显卡配置全部识别。

硬件配置信息核对机器详细配置

4.安装系统接入VGA,或者接入BMC使用远程桌面安装。

方法参见官方浪潮手册文档

5.启动ubuntu后,需要将其配置连通外网,英伟达官方下载4090 显卡驱动

6.禁用nouveau 

使用vim编辑器,需要联网后,安装vim包

sudo apt-get install vim
  

修改blacklist 配置文件

sudo  vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
添加参数
blacklist nouevau
options nouevau modeset=0

修改完重启系统

执行命令
lsmod | grep -i nouevau
 
输出为空为修改参数成功

7.安装英伟达显卡驱动

执行安装
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run
 
或者直接执行sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run
 
按照提示安装软件包。

8.BIOS设置PCIE输出

        浪潮5468m7机器需要修改BIOS参数,输出为PCIE,默认为板载集显输出,设置重启后,出现黑屏,按组合键Ctrl+Alt+F3进入命令行模式,登录后执行nvidia-smi 查看显卡信息。

9.安装驱动后重启后黑屏解决方法

cat  /etc/X11/default-display-manager
 
输出为gdm3
 
则执行
 
sudo systemctl restart gdm3
 
 
图形界面正常显示成功登录,重启后,显示正常,显卡配置独显完毕

### NVIDIA GeForce RTX 4090 芯片规格和性能 #### 芯片架构与核心配置 GeForce RTX 4090 基于最新的 AD102 架构构建,其内部集成了大量的计算资源。具体来说,这款显卡拥有高达 16384 个 CUDA 核心、512 个 Tensor 核心以及 128 个光追核心[^3]。这些核心数量显著超越前代产品,使得它能够处理更复杂的图形渲染任务。 #### 显存容量与带宽 RTX 4090 配备了 16GB 的 GDDR6X 显存,在高分辨率游戏场景下提供了充足的存储空间来加载纹理和其他数据[^1]。这种类型的显存在传输速率方面表现优异,从而进一步提升了整体性能水平。 #### 对比其他型号的表现 尽管该移动版仅部分超过了一些较低端桌面级版本如 RTX 4070 和 RTX 4060 系列产品的效能;但从绝对数值上看,由于采用了更大规模的核心集群加上改进后的微结构设计等因素共同作用之下,使其成为当前市场上最强大的独立 GPU 解决方案之一[^4]。 #### 应用于 AI 和机器学习领域中的潜力 除了传统意义上的图像处理能力之外,得益于众多专门针对人工智能运算优化过的硬件单元——特别是那些负责张量操作 (Tensor Core) ——的存在, 这款设备同样非常适合执行深度神经网络训练等工作负载 。这意味着对于从事相关研究或者开发工作的专业人士而言,这将是一个非常有价值的工具选项。 ```python # 示例代码展示如何查询NVIDIA GPU基本信息 import nvidia_smi try: nvidia_smi.nvmlInit() handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f'Total memory: {info.total / (1024 ** 3):.2f} GB') print(f'Free memory: {info.free / (1024 ** 3):.2f} GB') print(f'Used memory: {info.used / (1024 ** 3):.2f} GB') finally: nvidia_smi.nvmlShutdown() ```
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