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gpu服务器平台搭建组装gpu服务器

2天前CN2资讯

一、面对一个新的GPU卡的时候，首先要查看服务器装配的cuda的版本，可以通过nvcc -V或者是去/user/local/cuda目录去看，GPU服务器的cuda版本尽量别更改，因为GPU服务器一般是公共资源，你改了的话，别人的代码可能就跑不起来，再者更改GPU服务器的cuda版本一般需要root权限，如果自己操作不当可能会有比较严重的后果。

二、知道GPU卡的型号和gpu服务器装配的cuda版本后，开始配深度学习框架，记得下载的框架版本一定一定要和gpu服务器装配的cuda对应！！这个直接去网上查（）。tensorflow我用的不太多具体自己可以百度百度，pytorch的直接去官网——链接（Previous PyTorch Versions | PyTorch），直接按照里面提供的命令行下载整套的框架，这个时候要注意pytorch里面有一个cudatoolkit（我也不太清楚这个使pytorch独有的，还是conda独有的，反正这个一般要装），一般要和gpu服务器的cuda版本对应，不对应的话编译可能会失败。

现在拿你的rtx3090举例：你的显卡rtx3090，装配cuda：11.0，在网上一查，cuda11.0可以使用pytorch1.7系列的，我们就到pytorch官网查询pytorch1.7的下载指令：

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

三、但是如果遇到代码环境要求（一般github的readme里面都有环境要求的）和自己的的gpu服务器不一致的话，一般pytorch1.X系列一般可以适配，python3.X系列一般可以适配，但是如果代码要求什么需要pytorch0.4呀，python2.1呀基本就可以放弃这个代码了。

四、后面就按照github代码的流程安装即可，之后遇到什么问题见招拆招就行了，一般的问题在该github代码的issue、百度、CSDN可能可以找到解决方法，如果找不到的推荐使用google、stackflow、代码有关插件（一般问题可能就处在这里，因为这些插件更新比较频繁，我们这次安装apex的问题占了一大半）的github的issue上面。

五、本次安装流程截图以及问题解决方法

1、安装anaconda2021版本，问题：显示UTF-8的编码问题，解决：修改.bash_profile文件

2、搭建pytorch1.7+cudatoolkit11.0的环境，并安装相关的依赖包

3、下载三个所需的插件和代码，并进行编译

问题1：编译apex失败，经过溯源，问题出在两个地方：