联想服务器GPU安装配置全攻略

最近不少朋友在咨询联想服务器安装GPU的问题，特别是做深度学习和科学计算的研究人员，都希望给自己的服务器加上”加速器”。今天我就结合实践经验，给大家详细说说这个过程中的要点和技巧。

GPU加速型服务器的基本概念

GPU加速型服务器简单来说就是给服务器装上专业的图形卡或计算卡，让它在处理特定任务时速度飞快。 这种服务器主要分为两类：图形加速型和计算加速型。图形加速型适合3D动画渲染、CAD设计等工作，常用的GPU型号包括NVIDIA Tesla T4等；计算加速型则专门针对深度学习、科学计算等场景，常用的有NVIDIA Tesla P4和P40等。

如果你主要做人工智能训练，那计算加速型就是最佳选择。因为GPU里面有成百上千个计算单元，在处理并行计算任务时优势明显，能够在短时间内完成海量计算。 而科学计算领域通常需要很强的双精度计算能力，在模拟仿真过程中既消耗大量计算资源，又会产生大量临时数据，对存储带宽和延迟要求都很高。

联想服务器GPU兼容性检查

在开始安装之前，首先要确认你的联想服务器是否支持GPU加速。这里有个重要提示：ARM架构的服务器目前不支持GPU加速型云服务器，所以一定要先确认自己服务器的架构。

根据我的经验，检查兼容性时要关注这几个方面：

• 物理空间：服务器是否有足够的PCIe插槽和物理空间容纳GPU卡
• 供电能力：服务器的电源是否能为GPU提供足够的电力

• 散热设计：服务器的散热系统是否能够应对GPU工作时的热量

• BIOS支持：服务器的BIOS是否需要特殊设置来支持GPU

GPU驱动安装的三种方法

驱动安装是整个过程中最关键的一步，这里我推荐三种实用的方法：

方法一：自动安装（最推荐）

创建GPU实例时，系统可以自动帮你安装GPU驱动、CUDA、cuDNN等必要的软件组件。 这种方法最省心，特别适合新手。操作步骤很简单：登录云服务器控制台，创建实例时选择安装GPU驱动，系统就会自动完成后续的所有工作。

方法二：重装实例安装驱动

如果你的服务器已经在运行，可以通过重装实例的方式来安装或更新GPU驱动。 具体操作是：登录控制台，找到需要安装驱动的实例，点击重装，选择需要的操作系统镜像，然后勾选安装GPU驱动并选择版本。

方法三：数据注入安装

这种方法稍微复杂些，但灵活性最高。通过在创建或重装实例时注入安装脚本来实现驱动的安装。 你需要准备一个安装脚本，替换其中的driver_version、cuda_version、cudnn_version参数为需要的版本号。

CUDA和cuDNN环境配置

安装完驱动后，接下来就要配置CUDA和cuDNN环境了。这是让GPU能够正常工作的关键步骤。

根据实践经验，建议把CUDA安装在默认路径/usr/local/下，这样后续管理和版本切换都比较方便。 安装时要注意查看安装路径，方便后续进行CUDA版本切换。

有个小技巧：不建议直接修改系统默认的CUDA版本，更好的做法是在启动虚拟环境时启用相应的CUDA驱动。 这样可以避免影响服务器上其他用户的正常使用。

配置完成后一定要进行安装校验，确保所有组件都正常工作。可以通过运行一些简单的测试程序来验证安装是否成功。

服务器环境配置要点

在配置服务器环境时，合理的目录规划能让后续使用更加顺畅：

• 软件安装路径：/home/username/software，所有软件都安装到这个路径下
• 数据保存路径：/home/username/data，个人的数据和代码都保存在这里
• 安装包存放：/home/username/data/software_zip，各种软件和驱动安装包可以集中存放

对于多用户的环境，还要注意权限管理。比如root用户和普通用户的家目录和配额可能不同，需要根据实际需求合理规划。

常见问题与解决方案

在实际安装过程中，经常会遇到一些问题，这里我整理了几个常见的：

问题一：物理机重启影响业务

在开启物理机上的GPU运行参数”intel_iommu”时，修改配置后需要重启物理机才能生效。 如果物理机上有正在运行的云服务器或其他应用，一定要选择合适的时间点操作，或者先将云服务器迁移后再重启，避免对业务造成影响。

问题二：GPU型号与需求不匹配

有些朋友反映安装后性能提升不明显，这往往是因为选择的GPU型号与具体需求不匹配。做深度学习推荐使用计算加速型GPU，而做图形渲染则应该选择图形加速型GPU。

问题三：环境变量冲突

多个CUDA版本共存时容易出现环境变量冲突。建议使用Anaconda虚拟环境自动启用相应的CUDA版本，这样可以有效隔离不同项目所需的环境。

最佳实践建议

根据我的经验总结，想要顺利完成联想服务器GPU安装，建议遵循以下最佳实践：

做好前期规划。明确自己的具体需求，是主要做深度学习还是图形渲染，然后选择合适的GPU型号。同时评估服务器的供电、散热和物理空间是否满足要求。

选择自动安装方式。除非有特殊需求，否则优先选择控制台提供的自动安装功能，这样既能保证安装的正确性，又能节省大量时间。

建立完善的管理流程。包括：

• 定期检查GPU运行状态
• 监控GPU温度和功耗
• 及时更新驱动和软件版本
• 做好重要数据的备份

记住，GPU安装不是一劳永逸的事情，随着使用需求的变化和技术的发展，可能还需要后续的优化和升级。保持学习的心态，及时关注新的技术动态，才能让服务器始终保持最佳性能。