自己动手配置GPU服务器，从零搭建深度学习环境

为什么你需要一台自己的GPU服务器？

嘿，朋友们！不知道你有没有这样的经历：跑个深度学习模型，结果用自己的笔记本电脑一算就是十几个小时，电脑风扇呼呼作响，感觉下一秒就要起飞了。更糟的是，有时候跑到一半还死机了，一切又得从头开始。说实话，这种情况真的让人崩溃。

这时候，一台专门的GPU服务器就显得特别重要了。你可能听说过云服务器，比如阿里云、腾讯云这些，但它们用起来可不便宜，特别是当你需要长时间使用高性能GPU的时候。如果自己配置一台GPU服务器，虽然前期投入大一点，但长期来看其实更划算。而且，最重要的是，你完全掌控这台机器，想装什么软件就装什么，不用受云服务商的限制。

我认识的一个做计算机视觉的朋友，之前一直租用云服务器，一年下来花了小十万。后来他自己配了一台，用了三年还没出过什么问题，省下的钱都能再配一台新的了。

GPU服务器到底是个什么东西？

简单来说，GPU服务器就是一台配备了专业显卡的电脑，但它和我们平时打游戏的电脑不太一样。游戏显卡更注重画面的渲染效果，而服务器用的GPU更注重并行计算能力。

你可以把CPU想象成一个博学多才的教授，什么都会，但一次只能处理一个复杂的任务；而GPU就像是一万个小学生，每个小学生都不怎么聪明，但他们可以同时做简单的算术题。深度学习中的矩阵运算正好适合这种“人海战术”，所以GPU在AI训练中特别有用。

常见的服务器GPU有NVIDIA的Tesla系列、A100、H100，还有RTX 4090这种消费级显卡也能用。选择哪种主要看你的预算和需求。

配置前需要想清楚的几个问题

在动手之前，你得先问问自己这几个问题：

• 预算是多少？ 这个直接决定了你能买什么样的配置
• 主要用来做什么？ 是训练大模型还是做推理？是个人学习用还是团队开发用？
• 放在哪里？ 服务器噪音很大，而且耗电，得有个合适的地方放
• 需要多大的存储空间？ 数据集和模型文件都很占地方

我建议你先列个表格，把需求写清楚：

硬件选择：不只是GPU重要

很多人一提到GPU服务器，就只盯着显卡看。其实其他配件同样重要，它们就像是球队的配合，缺了哪个位置都不行。

先说CPU，它虽然不直接参与模型训练，但要负责数据预处理和调度。如果CPU太弱，就像有个笨拙的指挥官，再强的士兵也发挥不出实力。Intel的Xeon或者AMD的EPYC系列都比较适合。

内存方面，我的经验是至少64GB起步。现在的大模型动不动就几十个GB，内存小了根本转不开。而且最好用ECC内存，这种内存能自动纠错，避免训练过程中因为内存错误导致训练失败。

硬盘建议用NVMe的固态硬盘做系统盘和缓存，再用大容量的机械硬盘存数据。这样既保证了速度，又有足够的存储空间。

电源一定要买好的！服务器通常都是7×24小时运行的，杂牌电源很容易出问题，严重的还可能烧毁其他硬件。最好是买有80 Plus金牌或铂金认证的电源。

操作系统的选择与安装

装好硬件后，接下来就是装系统了。对于GPU服务器来说，Ubuntu Server是个不错的选择，特别是最新的LTS版本。为什么推荐Ubuntu呢？主要是因为它的社区支持好，遇到问题容易找到解决方案。

安装过程中有几个注意点：分区的时候，建议给根目录分配足够的空间，至少100GB；swap分区可以设置成物理内存的1-1.5倍；剩下的空间可以单独挂载到/home或者/data目录。

装完系统后，第一件事就是更新系统：sudo apt update && sudo apt upgrade -y。这个习惯很重要，能确保系统的安全性。

小贴士：安装系统时最好连着网线，这样系统会自动安装一些必要的驱动，省去很多麻烦。

驱动和环境的安装配置

这部分可能是最让人头疼的，但也是最重要的。首先要去NVIDIA官网下载对应的驱动，注意不要用系统自带的那个开源驱动，那个功能有限。

安装驱动前要先关闭图形界面，进入命令行模式。具体步骤是：sudo systemctl set-default multi-user.target然后重启。安装完驱动后再sudo systemctl set-default graphical.target改回来。

接下来是CUDA Toolkit，这是NVIDIA提供的并行计算平台。安装时要注意版本兼容性，不是越新越好，要看你的框架支持哪个版本。比如PyTorch 2.0就需要CUDA 11.7或11.8。

然后是cuDNN，这是深度神经网络加速库。这个需要注册NVIDIA开发者账号才能下载，安装过程就是把几个文件复制到对应目录，不算复杂。

最后是Python环境，强烈建议用Miniconda来管理。用conda创建独立的环境，这样不同的项目可以用不同版本的包，不会互相干扰。

深度学习框架的安装与测试

环境配置好后，就可以安装深度学习框架了。现在主流的框架是PyTorch和TensorFlow，我个人更推荐PyTorch，对初学者更友好，调试起来也方便。

安装PyTorch时，要去官网复制对应的安装命令。比如对于CUDA 11.8的安装命令是：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

装完一定要测试一下GPU是否能正常使用：

• 启动Python
• 输入import torch
• 输入torch.cuda.is_available
• 如果返回True，恭喜你，配置成功了！

你可以跑个简单的MNIST训练试试看，感受一下GPU加速的效果。正常情况下，应该比CPU快几十倍甚至上百倍。

日常使用与维护建议

服务器配置好了，但日常的维护也很重要。首先要做好散热，GPU满载的时候温度能到80多度，机箱风道一定要通畅。我建议定期清理灰尘，至少每三个月一次。

监控方面，可以安装nvtop来实时查看GPU使用情况，htop看CPU和内存。这样什么时候该优化代码，什么时候该升级硬件，心里都有数。

备份是关键！重要的数据和模型一定要定期备份。我吃过亏，有一次硬盘坏了，半个月的工作白干了。现在我是每周自动备份到另一块硬盘。

安全也不能忽视。服务器最好放在内网，如果要从外网访问，建议用VPN或者跳板机。定期更新系统和软件包，修补安全漏洞。

记得给你的服务器起个名字，这样远程连接的时候更有亲切感。我的服务器叫“闪电”，希望它计算速度像闪电一样快！

配置自己的GPU服务器听起来很复杂，但一步一步来，其实没那么难。最重要的是动手试试，遇到问题就去搜解决方案，现在网上资源很丰富。有了自己的GPU服务器后，你会发现做AI实验变得特别方便，想跑什么跑什么，再也不用担心云服务超时或者超预算了。

好了，今天就聊到这里。如果你在配置过程中遇到什么问题，欢迎在评论区留言，我看到后会尽量回复。祝大家配置顺利，训练愉快！