服务器多GPU环境Caffe安装配置全攻略

作为一名深度学习开发者，想必你一定遇到过这样的困扰：好不容易搞定了算法设计，却在环境配置上栽了跟头。特别是当需要在服务器上安装GPU版本的Caffe时，那些复杂的依赖关系、版本匹配问题，简直让人抓狂。今天，我就来手把手教你如何在多GPU服务器上成功安装配置Caffe，让你从此告别环境配置的烦恼。

为什么选择Caffe框架

Caffe作为老牌的深度学习框架，虽然近年来热度有所下降，但在图像分类、目标检测等领域依然有着广泛的应用。它的最大优势在于速度快、稳定性好，特别适合工业部署场景。正如一些开发者所言，Caffe的安装过程确实比较繁琐，对环境配置要求很高。这也是为什么我们需要一份详细的安装指南。

相比于其他框架，Caffe的一个显著特点是它采用配置文件的方式来定义网络结构，这意味着你不需要写太多代码就能搭建出复杂的深度神经网络。对于固定结构的模型开发来说，这种方式既便捷又高效。

安装前的准备工作

在开始安装之前，我们需要做好充分的准备。首先要确认服务器的硬件配置，特别是GPU的情况。你可以通过以下命令来检查：

lspci | grep -i nvidia

如果命令显示了NVIDIA显卡信息，比如GTX 1080 Ti或者Tesla V100等，那么恭喜你，你的服务器支持GPU加速。需要注意的是，这里说的多GPU指的是2个及以上的独立NVIDIA显卡，而不是笔记本电脑中的集显和独显组合。

接下来要检查CUDA是否已经安装。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台，是GPU加速的基础。你可以通过nvcc --version来查看CUDA版本，或者用nvidia-smi来查看显卡驱动版本。这里要特别注意，CUDA版本需要与显卡驱动版本匹配，否则会出现兼容性问题。

NCCL库的安装与配置

在多GPU环境下，NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）是必不可少的组件。它能够实现多个GPU之间的高效通信，让你的模型训练真正发挥出多卡并行的威力。

安装NCCL的第一步是下载源码并进行编译：

cd nccl
make CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5 test

这里需要特别注意CUDA路径的设置，一定要对应你服务器上实际的CUDA安装路径。编译完成后，我们需要进行测试并配置环境变量：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:./build/lib
./build/test/single/all_reduce_test
./build/test/single/all_reduce_test 10000000
make install

可能你会好奇，为什么官方文档中没有make install这一步，而我们却要添加呢？原因很简单，在执行Caffe的cmake时，cmake无法找到非deb安装软件的路径，添加make install就是为了让cmake能够正确识别到NCCL的安装路径。

Caffe依赖库的完整安装

安装完NCCL后，我们就可以开始安装Caffe所需的各种依赖库了。这一步相当关键，因为任何一个依赖库的缺失都可能导致后续编译失败。

以下是需要安装的依赖库列表：

• 基础开发工具：build-essential, cmake, git, gfortran
• 数学运算库：libatlas-base-dev, libopenblas-dev
• Boost库：libboost-all-dev
• 日志和标志库：libgflags-dev, libgoogle-glog-dev
• 数据库支持：libhdf5-serial-dev, libleveldb-dev, liblmdb-dev
• 图像处理库：libopencv-dev
• Protocol Buffers：libprotobuf-dev, protobuf-compiler
• 压缩库：libsnappy-dev

你可以使用以下命令一次性安装这些依赖：

sudo apt-get install --no-install-recommends build-essential cmake git gfortran libatlas-base-dev libboost-all-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libhdf5-serial-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libprotobuf-dev libsnappy-dev protobuf-compiler python-all-dev python-dev python-h5py python-matplotlib python-numpy python-opencv python-pil python-pip python-protobuf python-scipy python-skimage python-sklearn

每个依赖库在Caffe中都有着特定的作用。比如protobuffer负责将文件读取到内存，opencv完成图像的存取和预处理功能，boost提供智能指针等C++扩展功能，而lmdb和leveldb则是内存映射数据库管理器。

Caffe的编译与配置

依赖库安装完成后，我们就可以开始编译Caffe了。首先需要下载Caffe源码：

git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe

接下来是关键的配置环节。你需要修改Makefile.config文件，这里有几个重要的配置项需要注意：

• 取消USE_CUDNN := 1的注释，以启用cuDNN加速
• 设置BLAS := open或者BLAS := atlas
• 如果你只想使用CPU版本，需要取消CPU_ONLY := 1的注释

对于多GPU环境，确保以下配置正确：

USE_CUDNN := 1
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
CUDA_ARCH := 你的GPU架构

配置完成后，就可以开始编译了：

make all -j8
make test -j8
make runtest

-j8参数表示使用8个线程并行编译，这样可以大大加快编译速度。具体使用多少个线程要根据你服务器的CPU核心数来决定。

性能优化与问题排查

安装完成后，我们还需要进行一些性能优化。Caffe支持异构并行计算，这意味着我们可以同时使用CPU的多个核心和GPU来加速推理过程。通过合理的任务调度算法，比如async-FIFO或者fast-split，可以显著提升推理性能。

在实际使用中，你可能会遇到各种问题。比如：

• 版本不匹配：CUDA版本、显卡驱动版本、cuDNN版本之间必须兼容
• 路径问题：确保所有库文件的路径都被正确设置
• 内存不足：多GPU训练需要大量显存，建议使用显存较大的显卡

如果遇到编译错误，首先要检查错误日志，通常问题都出在依赖库缺失或版本不匹配上。你可以尝试逐个安装依赖库，确保每个库都能正常工作。

如果你觉得直接安装太复杂，也可以考虑使用Docker来部署Caffe。Docker能够提供一个隔离的环境，避免与系统其他软件产生冲突，大大简化了安装过程。

通过以上步骤，你应该能够在多GPU服务器上成功安装配置Caffe。虽然过程有些繁琐，但一旦配置完成，Caffe的稳定性和速度优势就会体现出来。记住，好的工具需要好的配置，耐心和细心是成功的关键。