GPU服务器系统安装全流程与避坑指南

随着人工智能和深度学习的快速发展，GPU服务器已经成为许多企业和科研机构不可或缺的计算设备。对于很多刚接触GPU服务器的用户来说，系统安装过程中总会遇到各种问题。今天我们就来详细聊聊GPU服务器系统安装的完整流程，帮你避开那些常见的坑。

安装前的关键准备工作

在开始安装系统之前，充分的准备工作能让你事半功倍。首先要做的就是硬件兼容性核查，需要核对GPU型号与目标操作系统的认证列表，比如NVIDIA的CUDA支持矩阵。同时还要验证主板BIOS版本是否支持PCIe资源分配，可以使用lspci -nn | grep -i nvidia命令预检GPU识别情况。

在介质准备方面，推荐使用Ventoy制作多系统启动U盘，这个工具非常方便，一个U盘可以存放多个系统镜像。对于企业级部署，建议配置PXE网络安装环境，这样能够大大提高部署效率。特别需要注意的是，如果服务器使用了NVMe硬盘，就需要准备包含NVMe驱动的Windows Server镜像。

操作系统选择与对比

选择合适的操作系统是GPU服务器稳定运行的基础。目前主流的操作系统有Linux和Windows Server两大阵营。

对于Linux系统，Ubuntu 22.04是个不错的选择，它在服务器端的表现比较稳定。而Ubuntu 20.04在服务器端经常有bug，安装完后可能会出现黑屏的情况，所以需要慎重选择。Windows Server则更适合那些需要图形界面操作的环境。

在选择系统版本时，需要注意发行时间的问题。比如NVIDIA驱动的发行时间应该晚于Ubuntu系统的发行时间，这样才能保证良好的兼容性。

Linux系统详细安装步骤

Linux系统的安装需要特别注意一些细节。首先是镜像下载，可以从官网获取Ubuntu 22.04的镜像文件。安装过程中有个小技巧：不要插网线联网，这样可以防止在安装过程中自动更新，避免出现意外问题。

磁盘分区是个很重要的环节，合理的分区方案能让后续使用更加顺畅。建议的分区方案是：boot分区4G，swap分区60G，efi分区1G，剩下的空间全部给根分区/。还可以创建用户数据存储文件夹（比如/user_data）并单独分区挂载。

安装完成后必须执行几个关键操作：

• 安装编译工具：sudo apt install -y build-essential
• 自动安装驱动：sudo ubuntu-drivers autoinstall
• 选择”install with hardware acceleration”选项

Windows Server系统安装要点

如果你选择使用Windows Server系统，在磁盘分区阶段需要预留MSR分区。安装完成后要立即执行Hyper-V功能的安装：Install-WindowsFeature -Name “Hyper-V” -IncludeManagementTools。

Windows系统的安装相对简单，但驱动安装需要格外注意。建议从NVIDIA官网下载对应的驱动程序，安装前要禁用Nouveau驱动程序防止冲突。

NVIDIA驱动安装的进阶技巧

驱动安装是GPU服务器配置中最容易出问题的环节。这里有个非常重要的提醒：不要轻易执行Update或Upgrade操作，这很可能导致NVIDIA驱动不兼容。

版本管理策略很重要，生产环境推荐使用nvidia-docker容器化方案。对于多GPU异构环境，需要特别注意驱动版本的统一性。

驱动安装有两种主要方式：

• 方式一：从官网下载NVIDIA驱动，使用.run文件安装
• 方式二：使用Ubuntu系统自带的驱动安装命令

在安装过程中，建议安装dkms，这样可以自动配置内核和驱动匹配，避免重启后因内核升级导致驱动不匹配的问题。

常见问题排查与解决方案

安装不成功，大概率是版本兼容问题、硬件问题，或者是产品太新使用方案不同以往（比如A100显卡）。如果不小心update或upgrade导致驱动损坏，建议先卸载原驱动、重启后再重新安装驱动；如果问题严重，直接重装系统可能是更高效的选择。

卸载驱动的命令是：sudo apt-get remove –purge nvidia*。正确的驱动安装需要内核和驱动版本配对成功。

特别需要注意的是，A100系列以上显卡，如果不使用多实例GPU模式，请禁用MIG，否则不加以配置，PyTorch无法正常调用GPU。

远程管理与维护配置

服务器安装完成后，远程管理功能是必不可少的。首先要开启SSH服务：

• 安装openssh-server：sudo apt-get install openssh-server
• 启动SSH服务：sudo systemctl start ssh
• 设置开机自启：sudo systemctl enable ssh

还可以安装向日葵远程连接，从官网下载Ubuntu的.deb文件，使用sudo dpkg -i xxx.deb命令安装。安装完成后记得设置开机自启动和验证码永不更新。

后续软件环境配置

系统安装只是第一步，后续的软件环境配置同样重要。需要安装CUDA Toolkit，这是NVIDIA提供的用于通用并行计算的计算平台和编程模型。安装完成后要设置环境变量，将CUDA的安装路径添加到系统环境变量中。

对于深度学习应用，还需要安装cuDNN，这是NVIDIA提供的深度神经网络加速库，对于TensorFlow、PyTorch等框架至关重要。

可以使用nvidia-smi命令检查显卡驱动是否安装成功，使用nvcc -V命令检查CUDA版本信息，确保所有组件都正常工作。