1、前言
实验室深度学习服务器从硬件到系统和软件上的配置，不使用外包的服务器，从装机到管理全程自己摸索，从而实现实验室多用户共同共用服务器资源，目前服务器上所有的硬件配置就都是INTEL和NVIDIA，系统上使用Ubuntu系统，同样其他Linux操作系统也可以，但是目前来说Ubuntu对于深度学习服务器来说还是适用性最广的。
2、硬件方面
服务器的配置方面，首先是CPU，普遍选择Intel至强系列芯片居多，当然最近几年AMD确实是香，但是从软件兼容性角度考虑，还是选择Intel；显卡方面就不必多说了RTX30系列真的香；关于电源方面，推荐美商海盗船的电源，一定要选择有质量保障的，电源功率方面最好选择较大一点的根据显卡具体情况而定；关于散热方面，可选择风冷也可以选择水冷，水冷噪音会小一点；关于内存条方面，运行内存越大越好对于深度学习的训练速度有帮助；关于存储硬盘部分，机械硬盘选择西数或者希捷硬盘，固态硬盘选择三星的固态。
3、系统方面
系统方面选择Ubuntu20.04版本，比较新且比较稳定好看
3.1、安装Ubuntu20.04
- 下载官方镜像文件Ubuntu20.04官方镜像
- 使用Runfus制作U盘启动器，给电脑装上Ubuntu系统
3.2 换镜像源
- 备份原来的镜像源文件
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak- 更改镜像源文件的内容
sudo vim /etc/apt/sources.list- 将文件里的所有内容替换为以下阿里源(阿里的镜像源亲测比较快而且好用)
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse- 更新一下
sudo apt update
sudo apt upgrade3.3 关闭自动休眠
- 关闭自动休眠
sudo systemctl mask sleep.target suspend.target hibernate.target hybrid-sleep.target- 查看自动休眠是否关闭
systemctl status sleep.target3.4 挂载硬盘
- 显示硬盘及所属分区情况
sudo fdisk -l- 如果是完全空的全新的硬盘插上去先对其分区，如果已经分区格式化好了就跳过此步
# 比如
sudo fdisk /dev/sdb
# 在Command (m for help)提示符后面输入n，执行 add a new partition 指令给硬盘增加一个新分区。
# 出现Command action时，输入e，指定分区为扩展分区（extended）。
# 出现Partition number(1-4)时，输入１表示只分一个区。
# 后续指定起启柱面（cylinder）号完成分区。
# 在Command (m for help)提示符后面输入w，保存分区表
# 表示将分区格式化成ext4文件系统类型
sudo mkfs -t ext4 /dev/sdb- 挂载硬盘分区，显示硬盘挂载情况
df -l- 在/media/目录下创建挂载文件夹
sudo mkdir /media/Harddisk/- 将硬盘挂载到新创建的文件夹下
sudo mount -t ext4 /dev/sdb /media/Harddisk- 配置硬盘在系统启动自动挂载
sudo vim /etc/fstab
# 在该文件最后一行添加
/dev/sdb /media/Harddisk ext4 defaults 0 0- 重新启动即可
3.5 更改pip镜像源
- 更改配置文件
cd ~
mkdir .pip
sudo vim ~/.pip/pip.conf
# 加入下面内容
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
[install]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn4、软件方面
4.1 配置Windows的远程桌面xrdp
- 安装轻量型的远程控制桌面Xfce
sudo apt-get install xfce4- 安装xrdp协议
sudo apt-get install xrdp- 启动xrdp协议
sudo adduser xrdp ssl-cert
sudo systemctl restart xrdp- 配置xfce环境
echo xfce4-session >~/.xsession4.2 Ubuntu添加多用户
- 添加用户
sudo adduser 用户名- 根据提示设置用户名的密码
- 设置用户权限，这里是给全部权限
sudo gedit /etc/sudoers- 打开文件后添加内容
用户名 ALL=(ALL:ALL) ALL- 切换到用户
su 用户名- 配置用户的远程桌面环境
echo xfce4-session >~/.xsession4.3 配置Zerotier内网穿透
- 注册登录Zerotier并创建一个网络
- Ubuntu安装zerotier
curl -s https://install.zerotier.com | sudo bash- 将服务器加入zerotier的网络中即刚刚创建的网络
sudo zerotier-cli join 你的network ID
- 找到加入的设备然后打勾允许加入
- Windows下使用远程桌面访问，win+R输入mstsc然后输入服务器分配的用户名和密码即可登录
4.4 安装CUDA和Cudnn
- 去官网下载CUDA安装包CUDA下载官网，不要下载最新的CUDA
- 选择runfile(local)，然后运行网页上对应提示的命令进行安装
- 前面已经卸载过旧版本了直接Continue就好。然后根据提示选择安装选项，注意不要勾选第一个安装显卡驱动的，因为之前已经安装过了。
- 配置CUDA环境变量
sudo vim ~/.bashrc
# 最后一行加入(注意把文件夹名改成对应安装的CUDA文件夹名)
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
# 生效环境变量
source ~/.bashrc- 进入到CUDNN的下载官网cudnn下载，选择对应CUDA版本的cudnn
- 解压压缩包
tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz- 使用以下两条命令复制这些文件到CUDA目录下
# 注意改一下对应的文件夹名
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.0/include/- 拷贝完成之后，可以使用以下命令查看CUDNN的版本信息：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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