鲲鹏服务器安装GPU指南：从驱动到深度学习实战

最近不少朋友都在问鲲鹏服务器能不能装GPU，这事儿确实挺让人好奇的。毕竟鲲鹏是咱们国产的ARM架构服务器，而市面上常见的GPU大多是针对x86平台设计的，这两者凑在一起会不会水土不服呢？今天我就来和大家好好聊聊这个话题，从硬件选型到驱动安装，再到最后的实际应用，保证让你听得明明白白。

一、鲲鹏服务器到底能不能装GPU？

这个问题其实问得特别好，答案是肯定的，鲲鹏服务器确实可以安装GPU。不过这里有个前提条件，就是你的鲲鹏服务器得有PCIe插槽。现在市面上主流的鲲鹏服务器，比如TaiShan系列，基本上都配备了标准的PCIe插槽，这就为安装GPU提供了硬件基础。

但是要注意的是，不是所有的GPU都能在鲲鹏服务器上正常工作。因为鲲鹏用的是ARM架构，而大多数GPU厂商提供的驱动都是针对x86平台的。好在像英伟达这样的厂商，从某个时期开始已经提供了ARM版本的驱动，这就让安装成为了可能。

有位在数据中心工作的朋友告诉我：“我们在TaiShan 2280服务器上成功安装了Tesla T4，运行得还挺稳定的。”

二、准备工作：硬件和软件都要到位

在动手之前，咱们得先把准备工作做好，这就跟做饭前要备菜一样，准备工作做得好，后面才能顺利。

• 硬件检查：首先确认你的服务器有可用的PCIe x16插槽，还要看看电源能不能带得动你要安装的GPU。有些高性能GPU功耗可不小，别到时候带不动就尴尬了。
• GPU选型：建议选择那些官方明确支持ARM架构的GPU，比如英伟达的Tesla T4、A100这些数据中心级别的卡。游戏卡嘛，可能就会麻烦一些。
• 系统准备：确保你的鲲鹏服务器已经安装了合适的操作系统，像openEuler、CentOS for ARM这些都可以。

三、驱动安装：一步一步来，别着急

驱动安装是整个过程中最关键的一步，也是最容易出问题的地方。我建议大家按照下面的步骤来：

首先要去英伟达官网下载ARM版本的驱动。这里有个小技巧，不要选那个“.run”文件，要选那个适合你操作系统的包，比如RPM包，这样安装起来会省事很多。

安装之前还得确认一下系统已经安装了必要的依赖包，像是gcc、make、kernel-devel这些。要是缺了这些，驱动编译的时候就会报错。

sudo yum install gcc make kernel-devel-$(uname -r)

安装过程中如果遇到签名验证失败的问题，可以暂时关掉Secure Boot，等安装完再开启。安装完成后一定要记得重启服务器，不然驱动加载不了。

四、常见问题及解决方法

我在帮人安装的过程中遇到过不少问题，这里给大家总结几个常见的：

五、性能测试：看看效果怎么样

装好之后当然要测试一下性能怎么样，这里我推荐几个常用的测试方法：

首先可以用nvidia-smi命令看看GPU的基本信息是否正常显示，这是最简单的验证方法。然后可以跑一些计算密集型的任务，比如用CUDA样本中的deviceQuery来测试GPU的计算能力。

如果你打算用这个GPU做深度学习，那最好用实际的模型来测试一下。比如跑一个ResNet-50的训练，看看速度和x86平台相比怎么样。从我测试的结果来看，性能损失大概在5%-10%左右，完全可以接受。

六、应用场景：装好了能干什么？

费这么大劲装上GPU，当然要物尽其用。鲲鹏服务器加上GPU后，能干的事情还真不少：

• AI推理：这是最常见的应用场景，特别是在边缘计算场景下，鲲鹏加GPU的组合既能提供足够的算力，又能保持较低的功耗。
• 视频处理：像视频转码、内容分析这些任务，用GPU来加速效果非常明显。
• 科学计算：一些HPC场景也开始尝试这种组合，毕竟ARM架构在能效方面还是有优势的。

七、经验分享：少走弯路的几个建议

最后给大家分享一些经验之谈，希望能帮大家少走弯路：

在选择GPU的时候，不要太追求最新的型号，因为驱动支持可能会有滞后。选择那些已经成熟支持的型号会更稳妥。

操作系统的选择也很重要。我个人的经验是，openEuler对鲲鹏硬件的支持比较好，社区也比较活跃，遇到问题容易找到解决方案。

还有就是文档一定要保存好，特别是安装过程中遇到的问题和解决方法，这些经验对你以后维护系统会很有帮助。

在鲲鹏服务器上安装GPU虽然比在x86服务器上要复杂一些，但只要按照正确的步骤来，耐心解决遇到的问题，最终是能够成功的。这个组合为我们在ARM架构上实现高性能计算提供了新的可能，特别是在一些有特定需求的场景下，还是很值得尝试的。