曙光GPU服务器Linux系统安装与配置全攻略

在人工智能和深度学习快速发展的今天，曙光GPU服务器凭借其强大的计算能力，成为了众多科研机构和企业的首选。要让这些”计算巨兽”发挥最大效能，正确的系统安装与配置至关重要。今天我们就来详细探讨如何在曙光GPU服务器上安装Linux系统，并进行完整的驱动配置。

准备工作与环境检查

在开始安装之前，充分的准备工作能够避免很多不必要的麻烦。首先需要确认服务器的硬件配置，特别是GPU型号，这将决定后续驱动的选择。通过lspci | grep -i vga命令可以查询到显卡型号。

建议准备以下工具和材料：

• 曙光GPU服务器及相关配件
• Ubuntu Server 22.04 LTS镜像文件
• U盘启动盘（容量不小于8GB）
• 网络连接（确保能够访问外网下载驱动）
• 另一台电脑用于远程连接和管理

特别提醒：建议选择Ubuntu Server 22.04 LTS版本，因为这个版本对新型GPU的支持更好，而且长期支持版本能够保证系统的稳定性。

Linux系统安装步骤详解

系统安装是整个流程的基础环节，需要仔细操作。首先将制作好的启动盘插入服务器，进入BIOS设置启动顺序。

安装过程中的关键配置点：

• 语言选择：建议选择English，避免后续出现字符编码问题
• 网络配置：手动设置IP地址，确保服务器能够稳定连接网络
• 磁盘分区：根据服务器用途合理规划分区，建议系统分区不小于20GB
• 用户设置：设置主机名、用户名和密码，务必记住这些信息
• 软件选择：一定要勾选安装OpenSSH，这样后续才能通过远程工具连接服务器

安装完成后，首先需要启用root账户并配置SSH服务。使用sudo passwd root命令设置root密码，然后通过su root切换到root账户。接着修改SSH配置文件，将PermitRootLogin改为yes，这样就能通过root账户远程登录了。

GPU驱动安装与配置

驱动安装是让GPU服务器发挥性能的关键步骤。首先需要访问NVIDIA官网驱动下载中心，根据服务器的GPU型号选择对应的驱动。

在NVIDIA官网选择驱动时，需要注意以下几个关键设置项：

下载完成后，通过命令行安装驱动。安装过程中可能会提示禁用Nouveau驱动，这是必要的步骤。安装完成后，使用nvidia-smi命令验证驱动是否安装成功。

经验分享：在安装驱动前，建议先更新系统包管理器，确保所有软件包都是最新版本，这样可以避免依赖冲突问题。

CUDA Toolkit安装与环境配置

CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台，对于深度学习等应用至关重要。可以从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，也可以使用apt命令安装。

安装CUDA后，需要配置环境变量。编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

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

配置完成后，使用source ~/.bashrc使配置生效，然后通过nvcc --version验证CUDA是否安装成功。

系统优化与性能调优

完成基础安装后，还需要进行一系列优化配置，以提升服务器的整体性能。

内核参数调优：根据GPU数量和工作负载调整内核参数，特别是与内存管理和进程调度相关的参数。

电源管理设置：为了保证GPU能够持续稳定运行，需要调整电源管理策略，避免因省电模式导致性能下降。

散热配置：GPU服务器在满载运行时会产生大量热量，需要确保散热系统工作正常，必要时可以调整风扇转速策略。

远程管理与维护技巧

服务器安装配置完成后，通常需要通过远程方式进行管理。推荐使用MobaXterm等专业的SSH工具，它们提供了比传统命令行更友好的界面和更强大的功能。

在MobaXterm中创建SSH会话的步骤：

• 点击Session选择SSH
• 输入服务器IP地址
• 创建新的用户配置，输入用户名和密码
• 保存配置并连接

为了确保服务器的安全稳定运行，建议：

• 定期更新系统和驱动
• 配置防火墙规则，限制不必要的端口访问
• 设置日志监控和报警机制
• 定期备份重要数据和配置

通过以上六个步骤，我们完成了从系统安装到驱动配置，再到性能优化的完整流程。每一个环节都需要仔细操作，特别是驱动安装和CUDA配置，这些直接关系到GPU服务器能否发挥其强大的计算能力。在实际操作过程中，如果遇到问题，可以参考相关文档或寻求专业技术支持。

曙光GPU服务器配合正确配置的Linux系统，能够为深度学习训练、科学计算等任务提供强大的算力支持。掌握这些安装配置技能，对于从事AI相关工作的技术人员来说，是一项非常重要的能力。