GPU服务器安装全攻略：从硬件组装到环境配置

最近越来越多的企业和开发者开始搭建自己的GPU服务器，无论是用于深度学习训练、科学计算还是图形渲染，GPU服务器都展现出了强大的计算能力。不过对于很多新手来说，GPU服务器的安装过程确实让人头疼，从硬件组装到驱动安装，再到环境配置，每一步都可能遇到各种问题。今天我就结合自己的经验，给大家详细介绍一下GPU服务器的完整安装流程。

GPU服务器硬件组装要点

GPU服务器的硬件组装是整个安装过程的第一步，也是最关键的一步。以NVIDIA HGX A100这样的8卡GPU模组为例，安装时需要特别小心。首先要拆掉侧边的固定扣，双手托住设备，确保稳定。在安装GPU模组时，一定要对准主板上的卡槽，注意中间和侧面的定位柱。安装前务必检查模组的接触点，轻轻撬开模组接口，这些密集的金属针脚就是Nvlink接口，绝对不能弯曲，否则整个模组可能就报废了。

安装8卡单元时需要用两只手才能握稳，对准孔位后轻轻按压，确保每个卡槽都安装到位。全部放置完成后，再进行固定。这个过程需要耐心和细心，任何粗暴操作都可能导致硬件损坏。

驱动安装前的准备工作

在安装GPU驱动之前，有几个重要的准备工作需要完成。首先是查看本机的CUDA驱动适配版本，这个信息很关键。在Windows系统下，可以通过桌面右键打开英伟达控制面板，点击帮助→系统信息→组件，查看目前安装的项目驱动的版本信息，以及该版本支持的最高CUDA版本是多少。

比如看到本机支持的是CUDA 11.4版本，那就意味着不能安装更高版本。如果你升级了驱动，可能会支持更高版本，但也可能不会提升。所以必须安装11.4及以下的版本，这一点非常重要，版本不匹配会导致安装失败。

CUDA和cuDNN的下载与安装

接下来就是下载CUDA和cuDNN。CUDA的下载页面是官方提供的CUDA Toolkit Archive，这里可以找到各个版本的CUDA。cuDNN的下载页面则需要登录英伟达开发者账户，注册一个账号并填写问卷，过程还算简单。

需要注意的是，cuDNN必须选择和你安装的CUDA匹配的版本。下载完成后，CUDA的安装相对简单，基本上可以无脑安装，当然如果你想自定义的话要记住选择的安装路径。安装完成后，打开powershell，执行nvcc -V，如果成功的话会返回cuda版本号。

cuDNN是一个zip压缩包，解压后可以看到bin、include、lib目录。然后打开C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA目录，找到对应的版本目录，将cuDNN压缩包内对应的文件复制到bin、include、lib目录。这里要特别注意，是复制文件到这些目录，而不是复制整个目录。

环境变量的配置技巧

环境变量的配置是很多人容易忽略的一个环节，但这一步做不好，前面所有的安装可能就白费了。你需要在系统环境变量的Path项下添加几个路径，主要是CUDA的安装路径。

通常需要添加下面两个路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2和C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64。这就是为什么要记住安装路径的原因，使用默认安装路径的话不容易出错。

对于Linux系统，配置方法稍有不同。可以通过在~/.bashrc文件中添加以下内容来实现：

export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

添加完成后执行source ~/.bashrc使配置生效。这个步骤确保了系统能够找到CUDA的相关工具和库文件。

云服务器GPU环境配置

如果你使用的是云服务器，比如腾讯云的GPU实例，情况会有所不同。大多数云服务商的GPU实例已经预装了CUDA环境，这大大简化了安装流程。

首先验证是否已经安装成功，可以执行两个命令：nvidia-smi查看GPU和CUDA版本，nvcc -V查看CUDA编译器版本。如果这两个命令都能正常返回信息，说明环境已经就绪，可以直接使用。

如果云服务器没有预装环境或者你需要特定版本，才需要手动安装。手动安装的方法与物理服务器类似，也是下载对应的CUDA安装包，然后执行安装命令。

深度学习框架的GPU支持配置

安装完CUDA环境后，下一步就是配置深度学习框架的GPU支持。以PyTorch为例，安装GPU版本的PyTorch相对复杂一些，除了需要安装Python、PyTorch外，还需要安装GPU的驱动及CUDA、CuDNN计算框架。

首先需要安装NVIDIA驱动，可以从官方网站下载。安装完成后，在命令行输入”nvidia-smi”，如果出现GPU卡的基本信息界面，说明安装成功。如果报错，则说明安装失败，需要查找其他安装驱动的方法。

然后安装CUDA，这里要注意CUDA Driver的版本需与NVIDIA GPU Driver的版本一致，这样CUDA才能找到显卡。

验证PyTorch是否安装成功也很简单，启动Python后执行以下命令：

• import torch
• print(torch.__version__)
• print(torch.cuda.is_available)

如果没有报错并且torch.cuda.is_available返回True，说明安装成功。

常见问题排查与性能测试

安装完成后，进行性能测试和问题排查是必不可少的环节。在GPU性能测试过程中，有几个关键点需要注意。

首先是cuda-sample需要和cuda版本对应，否则会报错。只有进行hpcg测试时才需要设置当前环境变量为cuda-10，其它测试时设置cuda-12.0，否则在进行浮点性能测试时会报错。

测试环境的准备包括：

• 环境变量要求cuda11.8
• 下载cuda-samples-11.8测试包
• 配置hpcg测试环境

在实际测试中，可能会遇到各种问题，比如驱动版本不匹配、CUDA工具包安装不完整、环境变量配置错误等。这时候需要耐心排查，逐一解决。

安装GPU服务器确实是个技术活，从硬件组装到软件配置，每一步都需要仔细对待。但只要按照正确的流程操作，遇到问题及时查找解决方案，最终都能成功搭建起自己的GPU计算环境。希望这篇文章能帮助大家少走弯路，顺利完成GPU服务器的安装和配置。