手把手教你连接学校GPU服务器，开启AI学习新篇章

嗨，大家好！不知道你们有没有遇到过这样的情况：自己电脑跑个深度学习模型，风扇呼呼转，电脑烫得能煎鸡蛋，结果训练进度条还跟蜗牛爬一样。这时候，你是不是特别羡慕那些能用上学校GPU服务器的同学？别担心，今天我就来手把手教大家怎么连接学校的GPU服务器，让你也能轻松驾驭强大的计算资源，开启你的AI学习新篇章！

一、为什么你需要连接学校的GPU服务器？

说到GPU服务器，很多同学第一反应就是“高大上”，感觉那是搞科研的大佬们才需要的东西。其实不然！现在很多学校的GPU服务器都对本科生开放申请了。用上它，你的学习体验会有质的飞跃。

训练速度真的是天壤之别。你自己电脑的CPU跑一个模型可能要几天几夜，在GPU服务器上可能几个小时就搞定了。你可以跑更复杂的模型，处理更大的数据集，这在个人电脑上几乎是不可想象的。最重要的是，提前熟悉服务器环境对你未来的工作和科研都超级有帮助，这可是实实在在的加分项！

二、准备工作：申请权限与必备工具

在开始连接之前，你得先做好一些准备工作。这就好比你要去别人家做客，总得先拿到邀请函和地址吧？

• 服务器账号申请：通常需要向学校的计算中心或者相关实验室提交申请，说明你的使用需求。
• SSH客户端：这是连接服务器的钥匙。Windows用户推荐使用MobaXterm或者PuTTY，Mac和Linux用户直接在终端（Terminal）里操作就行。
• 服务器地址和端口号：这些信息一般在申请成功后，管理员会通过邮件发给你，一定要保存好。

小贴士：申请账号时，最好提前想清楚你需要多少计算资源、用什么框架（比如TensorFlow、PyTorch），这样审批会更快哦！

三、一步步搞定SSH远程连接

好了，准备工作都做好了，现在咱们就来实战连接！SSH连接其实特别简单，就跟登录微信差不多。

如果你用的是Mac或者Linux，直接打开终端，输入这样格式的命令：

ssh 你的用户名@服务器地址 -p 端口号

比如：ssh zhangsan@gpu.xxx.edu.cn -p 22。回车后，会提示你输入密码，输入时密码是不显示的，别以为是键盘坏了，输完直接回车就行。

Windows用户如果用PuTTY，就在Host Name那里填服务器地址，Port填端口号，Connection type选SSH，然后点Open。接着会弹出黑窗口让你输入用户名和密码。

第一次连接时，经常会看到一个“未知主机”的警告，问你要不要继续连接。别慌，这是正常的，直接输入yes回车就行了。

四、首次登录后必须做的环境配置

恭喜你！成功登录之后，你就进入了服务器的命令行世界。先别急着跑代码，有几件重要的事情得先搞定。

检查一下可用的GPU资源。输入nvidia-smi这个命令，你会看到一个表格，显示GPU的使用情况。这可是你的“战力仪表盘”，能清楚看到每个GPU的显存用了多少，有没有被别人占用。

配置你的个人环境。服务器上通常已经安装了一些常用的深度学习框架，但你可能需要激活特定的环境。比如，问问管理员有没有Anaconda，然后用conda activate 环境名来切换。

熟悉一下基本的Linux命令，比如ls看文件，cd切换目录，pwd看当前路径。这些命令就像你在服务器世界里的“走路”和“看东西”，必须得会。

五、数据传输：如何上传下载你的代码和数据？

连接上服务器之后，你怎么把自己的代码和数据集传上去呢？这里我强烈推荐一个超好用的工具——FileZilla。

FileZilla的界面特别直观，左边是你自己电脑的文件，右边是服务器上的文件。你只需要在右边框里输入服务器的地址、用户名、密码和端口号，点快速连接，就能像在Windows里拖拽文件一样传数据了。

如果你不想装软件，也可以用命令行的方式。在你自己电脑的终端里（注意，不是连上服务器的那个终端），用scp命令：

scp -P 端口号 本地文件路径 用户名@服务器地址:服务器路径

比如：scp -P 22 ./my_model.py zhangsan@gpu.xxx.edu.cn:~/project/ 这样就把你本地的my_model.py文件传到服务器上你的个人目录下的project文件夹里了。

六、实战技巧：在服务器上运行你的第一个AI程序

环境配好了，数据也传上去了，现在终于可以大展身手了！怎么在服务器上运行程序呢？这里有几个超级实用的技巧。

使用nohup和&让程序在后台运行。因为你不能一直开着连接窗口，万一网络断了程序就停了。你可以这样运行：

nohup python train.py &

这样即使你关闭了终端，程序也会继续在服务器上运行。输出会保存在nohup.out文件里，你可以随时查看。

学会指定使用哪块GPU。如果服务器有多块GPU，你可以通过设置环境变量来指定：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py

这里的0代表使用第一块GPU。如果我想用第一和第三块，就写成CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2。

记得定期检查你的程序状态，用ps aux | grep 你的用户名可以看到你正在运行的程序，用tail -f nohup.out可以实时查看程序输出。

七、常见问题与故障排除指南

用服务器不可能一帆风顺，肯定会遇到各种问题。别担心，我把自己踩过的坑都总结出来了！

记住，遇到问题不要慌，先自己查查错误信息，大部分问题都能在网上找到答案。实在解决不了，就大胆地去问管理员或者有经验的同学，大家都很乐意帮忙的！

八、高效使用GPU服务器的好习惯

服务器是公共资源，咱们得做个有素质的使用者。养成好的使用习惯，不仅管理员会感谢你，你自己用起来也会更顺畅。

用完的资源记得释放。训练完了就把程序停掉，别占着GPU不用。你可以在运行程序前估计一下大概需要多长时间，如果时间很长，记得用前面说的nohup方式运行。

妥善管理你的文件。别把乱七八糟的文件都扔在服务器上，定期清理不必要的中间结果和日志文件。你可以建立清晰的文件夹结构，比如：

• projects/
  存放你的项目代码
• datasets/
  存放数据集
• results/
  存放训练结果和模型

关注服务器的使用规则。每个学校可能都有自己的规定，比如能不能长时间占用、最大能使用多少资源等等。遵守规则，才能长久地使用这个宝贵的资源。

好了，关于如何连接和使用学校GPU服务器，我就跟大家分享到这里。从申请账号到成功运行你的第一个AI程序，整个过程其实并没有想象中那么难对吧？关键是迈出第一步，勇敢地去尝试。一旦你用上了GPU服务器，你会发现AI学习的大门真正向你敞开了！快去试试吧，祝你使用愉快！