乌班图GPU服务器搭建与深度学习环境配置全攻略

为啥大家都开始用乌班图GPU服务器了？

最近这两年，你要是跟搞AI的朋友聊天，十有八九会听到他们在讨论乌班图GPU服务器。说白了，这就是在Ubuntu系统上搭建的带显卡的服务器，专门用来跑那些需要大量计算的任务。想想看，以前咱们训练个模型得花好几天，现在有了GPU加速，可能几个小时就搞定了，这效率提升可不是一点半点。

我认识的一个朋友老王，他们团队去年就开始用这个了。他说最开始也是摸着石头过河，但用顺手之后发现真香。不管是做机器学习还是深度学习，GPU服务器都能让计算速度飞起来。而且乌班图系统本身是开源的，用起来特别灵活，想装什么软件都方便，不像有些商业系统那么多限制。

GPU服务器到底比普通服务器强在哪？

可能有人会问，我买个配置高点的普通服务器不行吗？还真不太一样。GPU服务器最大的特点就是它的显卡，特别是NVIDIA的那些专业卡，比如V100、A100这些，它们有成千上万个核心，特别适合做并行计算。

• 计算速度快：同样的深度学习任务，GPU可能比CPU快几十倍甚至上百倍
• 能处理更大模型：现在的大模型动不动就几十亿参数，没GPU根本跑不动
• 性价比高：虽然单买GPU不便宜，但算下来每单位计算能力的成本其实更低

不过也得说实话，GPU服务器也不是万能的。如果你就是做个网站或者存点数据，那确实用不着这么高级的配置。

挑选硬件的时候要注意些什么？

说到选硬件，这里面门道还挺多的。首先就是显卡的选择，现在市面上常见的几种卡：

除了显卡，其他配件也得搭配好。CPU不能太差，要不然会成为瓶颈；内存最好大点，我建议至少64GB起步；硬盘现在都用NVMe的固态，读写速度快，加载数据不耽误时间。

电源特别重要，GPU都是耗电大户，一定要选个功率足够、品质可靠的电源。散热也得考虑好，要不然机器跑着跑着就过热降频了。

Ubuntu系统安装和基础配置要点

装系统这块，建议大家用Ubuntu Server 20.04 LTS或者22.04 LTS版本，这些都是长期支持版，稳定性和兼容性都比较好。安装过程跟普通服务器差不多，但有几个地方要特别注意。

首先是分区，我一般这么分：

根目录(/) 100GB，home目录根据需要分配，swap分区跟内存一样大或者稍大点，剩下的空间单独挂载到/data，专门放数据和模型。

装完系统后，记得马上更新安全补丁，配置防火墙。还有就是要安装SSH服务，这样以后就能远程操作了，不用老是跑到机房去。

GPU驱动和CUDA工具安装实战

这步可能是最让人头疼的，但其实掌握了方法就简单了。现在Ubuntu提供了专门的GPU驱动安装工具，不用像以前那样折腾了。

我常用的命令序列是这样的：

• 先更新软件源：sudo apt update
• 安装基础工具：sudo apt install build-essential
• 用ubuntu-drivers工具自动安装：sudo ubuntu-drivers autoinstall

装完驱动重启后，可以用nvidia-smi命令检查是否安装成功。如果能看到显卡信息，那就说明驱动装好了。

接下来装CUDA，建议去NVIDIA官网下载runfile版本的安装包，这样比较灵活，可以只装需要的组件。装的时候记得不要选择安装驱动，因为刚才已经装过了。

深度学习框架和环境配置技巧

现在常见的深度学习框架比如PyTorch、TensorFlow，安装起来都很方便了。我一般推荐用Miniconda来管理环境，这样不同的项目可以用不同的环境，互相不干扰。

配置环境的时候有个小窍门，先创建环境再安装框架：

• 创建环境：conda create -n dl_env python=3.9
• 激活环境：conda activate dl_env
• 安装PyTorch：去官网复制对应的安装命令

装好后一定要测试一下GPU能不能用，可以在Python里跑个简单的代码：

import torch
print(torch.cuda.is_available)
print(torch.cuda.get_device_name(0))

如果都能正常输出，说明环境配置成功了。

实际使用中的经验分享和避坑指南

用了这么久的乌班图GPU服务器，我也踩过不少坑，这里跟大家分享几个实用的经验。

首先是监控，一定要装监控工具，比如Prometheus和Grafana，这样能实时看到GPU的使用情况、温度、显存占用这些指标。有时候模型跑着跑着不动了，一看监控才发现是显存爆了。

其次是数据管理，建议把常用的数据集提前下载好，放在本地硬盘。如果是团队使用，最好搭建个内网共享，这样大家都方便。

最后是任务调度，如果多人共用一台服务器，可以考虑用Slurm这样的作业调度系统，避免大家抢资源。

说实话，刚开始用的时候可能会觉得有点复杂，但用习惯了就会发现，这东西确实能大大提升工作效率。特别是对于做AI开发的朋友来说，投资一台GPU服务器，绝对物有所值。