新手小白如何连接学校GPU服务器并跑通代码

一、为什么你需要连接学校的GPU服务器？

很多同学刚开始接触深度学习或者需要做大规模计算时，都会遇到一个很现实的问题——自己的笔记本电脑根本跑不动啊！特别是训练一个复杂的神经网络模型，可能得花上好几天时间，而且电脑风扇呼呼响，烫得能煎鸡蛋。这时候，学校的GPU服务器就成了你的“救命稻草”。

简单来说，GPU服务器就是一台配备了专业显卡的高性能电脑，它能够同时进行大量并行计算，非常适合深度学习训练。通过连接它，你就可以把那些耗时的计算任务丢给服务器去处理，自己的电脑只负责写代码和查看结果，简直不要太爽！

二、连接前的准备工作：这些信息你必须知道

在开始连接之前，你得先准备好一些基本信息，就像去别人家做客得先知道地址一样：

• 服务器地址：通常是IP地址或者域名，比如 gpu-server.university.edu
• 端口号：一般是22，这个是SSH连接的默认端口
• 用户名和密码：这个需要向导师或者学校的信息中心申请
• 你的操作系统：Windows、Mac还是Linux？不同系统连接方法略有不同

小贴士：强烈建议在开始之前，先联系实验室的师兄师姐或者学校IT支持部门，他们会告诉你具体怎么申请账号，以及有没有什么特殊要求。

三、Windows用户连接详细教程

如果你是Windows用户，最简单的方法就是使用PuTTY这个软件，它就像是一把专门用来连接远程服务器的钥匙。

你需要下载PuTTY，直接在网上搜索“PuTTY下载”就能找到官网。下载完成后打开软件，你会看到一个配置界面：

• 在“Host Name”那里输入服务器地址
• 端口号保持22不变
• 连接类型选择“SSH”

点击“Open”之后，会弹出一个黑色的命令行窗口，第一次连接会提示你确认密钥，直接点“是”就行。接着就会让你输入用户名和密码，输入的时候密码是不会显示的，这是正常现象，输完按回车就连接成功了！

如果你用的是Windows 10或更新版本，其实还有个更简单的方法——直接在开始菜单搜索“cmd”打开命令提示符，然后输入：

ssh 用户名@服务器地址

比如：ssh zhangsan@gpu-server.university.edu，然后输入密码就行了。

四、Mac和Linux用户连接方法

Mac和Linux用户就方便多了，因为系统自带了终端工具，可以直接使用SSH命令连接。

打开终端（Mac在“应用程序”->“实用工具”里找，Linux按Ctrl+Alt+T），输入同样的命令：

ssh 用户名@服务器地址

按回车后输入密码就搞定了。如果你需要经常连接，可以设置SSH密钥对，这样以后就不用每次都输密码了。

设置密钥的方法也很简单：先在本地生成一对密钥，然后把公钥上传到服务器上。具体命令是：

ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id 用户名@服务器地址

完成之后，下次连接就直接进去了，特别方便。

五、连接成功后，你该做些什么？

成功登录后，你会发现眼前是一个黑底白字的命令行界面，可能一开始会有点懵，不知道从哪里下手。别担心，这都是正常现象！

你可以用几个简单的命令来熟悉环境：

运行nvidia-smi后，你会看到一个表格，显示着GPU的型号、使用率、内存占用等信息。这个命令特别有用，可以帮你了解服务器现在忙不忙，有没有空闲的GPU可以用。

接下来，你需要把自己的代码和数据传到服务器上。常用的方法有：

• 使用scp命令从本地上传文件
• 使用git clone直接从代码仓库拉取
• 使用SFTP工具像操作本地文件夹一样传输文件

六、常见问题及解决方法

在连接和使用过程中，大家经常会遇到一些问题，我这里整理了几个最常见的：

问题1：连接超时怎么办？

这通常是因为网络问题或者服务器地址错了。先检查一下网络连接是否正常，然后确认服务器地址有没有输错。如果是在校外，可能需要先连接校园VPN。

问题2：密码明明对了却登录不上？

这种情况很可能是大小写问题，或者数字0和字母O搞混了。服务器对大小写是很敏感的，仔细检查一下。如果连续输错多次，账号可能会被暂时锁定，需要联系管理员解锁。

问题3：显示“Permission denied”怎么办？

这表示权限被拒绝了，可能是用户名错了，或者你的账号还没有开通相应的权限。还是那句话——找管理员！

问题4：怎么知道我的代码是不是在用GPU跑？

在代码运行期间，另开一个终端连接服务器，运行nvidia-smi，如果看到有进程在使用GPU，而且使用率上去了，那就说明你的代码正在GPU上欢快地运行呢！

七、高效使用GPU服务器的小技巧

掌握了基本连接方法后，想要用得更加得心应手，这几个小技巧可能会帮到你：

使用tmux或screen。这两个工具可以让你在断开连接后，程序依然在后台运行。想象一下，你训练一个模型需要20个小时，总不能一直开着电脑不关机吧？用了tmux之后，你可以安心关掉终端，第二天再回来查看结果。

合理申请资源。如果服务器是大家共用的，不要一个人占用所有GPU。根据你的任务需要申请合适的资源，用完了及时释放，这样别人也能用，形成良性循环。

还有，学会查看日志和监控资源。定期检查你的程序输出，看看有没有报错。同时用nvidia-smi监控GPU使用情况，确保资源没有被浪费。

记得备份重要数据。服务器虽然稳定，但也不是绝对安全的。重要的代码和实验结果最好定期备份到本地或者其他地方。

掌握了这些技巧，你就能像专业人士一样使用GPU服务器了，再也不用担心计算资源不够用了！