CentOS7搭建LinuxGPU服务器的教程

介绍

本教程介绍如何在CentOS7上搭建LinuxGPU服务器，以便更好地利用图形处理能力加速深度学习或科学计算工作。

步骤一：检查GPU驱动

首先，为了能够使用GPU，需要安装相应的驱动程序。可以通过以下命令检查当前系统是否已经安装了正确的GPU驱动程序：

lspci | grep -i nvidia

如果上述命令没有任何输出，则需要安装NVIDIA GPU驱动程序。

将NVIDIA GPU驱动程序下载到本地计算机上，在命令行输入以下命令安装驱动程序：

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run

步骤二：安装CUDA

CUDA是一种并行计算平台，具有广泛的深度学习和科学计算应用。可以通过以下步骤在CentOS7上安装CUDA。

1. 下载CUDA可执行文件，例如，CUDA Toolkit 10.1：
   wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

2. 运行CUDA安装程序，并按照提示进行安装，例如：
   sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

3. 配置CUDA环境变量：
   通过以下命令将CUDA路径添加到环境变量中：
   export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

步骤三：安装cuDNN

cuDNN是一种专门为深度神经网络优化的GPU加速库，可以加快深度学习模型的训练和预测速度。可以通过以下步骤安装cuDNN：

1. 下载cuDNN包，例如cuDNN 7.6.4：
   wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.4.38/Production/10.1_20200117/cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.4.38.tgz

2. 将cuDNN解压到相应目录下：
   tar -xzvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.4.38.tgz

3. 将cuDNN库目录添加到环境变量中：
   export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.4.38/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

步骤四：安装Python和依赖项

大多数深度学习和科学计算工具都使用Python编写。可以通过以下步骤在CentOS上安装Python和常用依赖项：

1. 安装Python和其他依赖项
   sudo yum install python-devel python-pip
sudo yum install gcc
sudo yum install gcc-c++
sudo yum install kernel-devel

2. 使用pip安装必要的Python库，例如numpy、pandas、scikit-learn、tensorflow等：
   pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow

步骤五：测试GPU加速

完成上述步骤后，可以测试GPU是否成功安装并加速深度学习模型。可以使用以下命令，检查是否可以在GPU上运行TensorFlow：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

示例一：使用TensorFlow进行深度学习训练

以下是使用TensorFlow进行深度学习训练的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

示例二：使用Pytorch进行深度学习训练

以下是使用Pytorch进行深度学习训练的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.autograd import Variable

train_dataset = MNIST(root='/data/mnist/',
                      train=True,
                      transform=ToTensor(),
                      download=True)

test_dataset = MNIST(root='/data/mnist/',
                     train=False,
                     transform=ToTensor(),
                     download=True)

batch_size = 100
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset,
                          batch_size=batch_size,
                          shuffle=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset,
                          batch_size=batch_size,
                          shuffle=False)

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(28 * 28, 200),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(200, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.layers(x)
        return x

model = MLP()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

num_epochs = 5
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = Variable(images.cuda())
        labels = Variable(labels.cuda())

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print('Epoch [%d/%d], Loss: %.4f' % (epoch+1, num_epochs, loss.data[0]))

    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = Variable(images.cuda())
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted.cpu() == labels).sum()

    print('Test Accuracy of the model: %.2f %%' % (100 * correct / total))

以上就是 CentOS7搭建LinuxGPU服务器的完整攻略，希望能对读者有所帮助。