在人工智能和深度学习火热的今天，越来越多的企业开始在自己的服务器上安装GPU卡来加速计算任务。很多IT管理员在第一次给服务器安装GPU驱动时都会遇到各种问题，有时候折腾好几天都搞不定。其实，只要掌握正确的方法，服务器GPU驱动安装并不复杂。
安装前的准备工作：打好基础很重要
在开始安装GPU驱动之前，充分的准备工作能帮你避免很多后续的麻烦。首先要确认服务器和GPU卡的兼容性，不同品牌的服务器对GPU卡的支持情况各不相同。 华为FusionServer Pro服务器的官方文档就明确指出，服务器与GPU卡的兼容性会持续更新，建议通过计算产品兼容性查询助手查看部件兼容性。
安装GPU卡时，务必确保服务器已经正常关机，并且断开外部电源线。 GPU卡是贵重物品，供电线缆接错可能会导致服务器或GPU卡损坏，这一点要特别小心。
你还需要确认几个关键信息：需要的Riser卡或拉手条型号、GPU卡电源线缆型号和数量、需要更换的风扇型号、服务器支持的最大GPU卡数量，以及需要设置的BIOS参数。 这些信息通常在服务器的用户指南或维护指南中可以找到。
硬件安装：细心操作避免损坏
GPU卡的物理安装是整个流程的第一步，也是最为关键的一步。安装时要轻拿轻放，避免触碰到GPU卡上的电子元件。插入PCIe插槽时要对准位置，均匀用力，确保金手指完全插入。
安装完成后，先不要急着上电，仔细检查以下几个方面：GPU卡是否完全插入PCIe插槽、供电线缆是否正确连接、固定支架是否牢固。特别是供电线缆，一定要按照服务器厂商提供的指南正确连接，不同型号的服务器供电接口可能有所不同。
检查无误后，连接服务器电源线，启动服务器。进入系统后，第一件事就是检查GPU卡是否被系统识别。
Linux系统驱动安装：一步步跟着做
对于Linux系统，安装GPU驱动需要执行一系列命令，只要按照步骤来，基本上不会出问题。
首先使用lspci | grep -i nvidia命令来查看系统中的NVIDIA显卡信息。 如果能看到GPU卡的信息，说明硬件安装成功；如果看不到，可能需要重新检查硬件连接。
接下来需要禁用系统自带的Nouveau驱动程序。编辑/etc/modprobe.d/blacklist.conf文件，添加以下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存文件后，更新initramfs并重启系统：
- sudo dracut –force （针对CentOS/RHEL系统）
- sudo update-initramfs -u （针对Ubuntu/Debian系统）
重启后，检查Nouveau是否成功禁用，执行lsmod | grep nouveau，如果没有输出则表示禁用成功。
安装依赖项是很多人容易忽略的一步，但却至关重要。运行以下命令安装所需的依赖项：
- yum install epel-release （CentOS/RHEL）
- yum install dkms gcc make kernel-devel-$(uname -r)
Windows系统驱动安装：图形化界面更简单
Windows系统下的GPU驱动安装相对简单一些，主要通过图形化界面完成。首先查看本机的CUDA驱动适配版本，右键点击桌面打开英伟达控制面板，点击“帮助”->“系统信息”->“组件”，可以查看到目前安装的驱动版本信息，以及该版本支持的最高CUDA版本。
从NVIDIA官网下载与GPU兼容的驱动程序时，要注意选择与操作系统版本匹配的安装包。64位的Windows Server系统要选择对应的64位驱动。
安装过程中，建议选择“自定义安装”，这样可以只安装必需的组件，避免安装不必要的软件。安装完成后，重启系统使驱动生效。
验证驱动是否安装成功，可以打开设备管理器查看显示适配器，应该能看到安装的GPU卡信息。也可以打开命令提示符，输入nvidia-smi命令，如果能看到GPU信息，说明驱动安装成功。
CUDA工具包安装：为深度学习铺路
如果要在服务器上进行AI训练或深度学习计算，仅仅安装GPU驱动是不够的，还需要安装CUDA工具包。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台，很多深度学习框架都依赖于CUDA。
从NVIDIA官网下载系统和CUDA版本兼容的CUDA工具包。 下载完成后，赋予文件执行权限，然后运行安装程序。在安装过程中，如果已经安装了NVIDIA驱动，记得选择不安装驱动程序，其他选项保持默认即可。
安装完成后，需要配置环境变量，将CUDA的库文件路径添加到系统中。具体操作如下：
- 将CUDA安装路径下的bin目录添加到PATH环境变量中
- 设置CUDA_HOME环境变量指向CUDA安装目录
- 将CUDA的lib64目录添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中（Linux）
配置完成后，可以运行CUDA示例程序或使用命令nvcc -V来验证CUDA是否安装成功。
常见问题排查：遇到问题不慌张
即使在安装过程中遇到了问题，也不要慌张，大部分问题都有对应的解决方法。
问题一：系统无法识别GPU卡
如果系统无法识别GPU卡，首先检查GPU卡是否完全插入PCIe插槽，供电线缆是否连接正确。也可以尝试将GPU卡换到其他PCIe插槽，或者在其他服务器上测试，确定是GPU卡问题还是服务器问题。问题二：驱动安装失败
驱动安装失败通常是由于依赖项未安装完整或系统内核版本不匹配导致的。确保已经安装了所有必需的依赖包，特别是kernel-devel版本必须与当前运行的内核版本一致。问题三：nvidia-smi命令无法执行
如果nvidia-smi命令无法执行，可能是驱动未安装成功，或者NVIDIA驱动服务未启动。可以尝试手动启动服务：systemctl start nvidia-persistenced问题四：CUDA程序运行报错
CUDA程序运行报错通常是由于环境变量配置不正确或CUDA版本与驱动版本不匹配。检查环境变量设置，并确认CUDA版本与驱动版本的兼容性。安装服务器GPU驱动虽然看起来复杂，但只要按照步骤仔细操作，注意细节，大多数人都能成功完成。关键是要有耐心，遇到问题不要急躁，一步步排查，总能找到解决方案。随着经验的积累，你会发现这项工作其实并不难。
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