CentOS_7_搭建深度学习服务器（一）
CentOS 7 Minimal 搭建深度学习服务器（一）
准备把拥有4块TITAN Xp的工作站搭建成远程服务器，首先配置系统。此处选用的是CentOS 7。不为别的，就看中它十年不出新release！稳定不折腾。
系统安装的过程就不在此详述了。以下全程root用户。
网络配置
万事开头得先能上网！
- 登录之后，输入
nmcli d
查看网卡状态。理所应当地看到了disconnected。
2. 输入
nmtui
打开网络管理器，选择第一个“Edit a connection”，如下图所示。
3.
4. 将Automatically connect选上。
6. 选择OK退出之后，输入
service network restart
重启网络服务。
7. 查看ip
ip a
安装驱动前的准备工作
- 终于能上网了，首先想做的就是更新系统。
yum update
- 需要gcc。
yum install gcc
这儿安装的gcc版本是是4.8。有些老，不过我喜欢[手动滑稽]。主要是因为gcc-4.8符合CUDA8.0的安装要求，虽然可能不用CUDA8.0。
2. 安装wget。没有图形界面也就意味着没有浏览器。当然，也不能鼠标操作。所以，下载神器wget就“千呼万唤始出来”了。
yum install wget
- 安装NVIDIA驱动需要kernel-devel。
yum install kernel-devel
当然啦，这儿可以先不装，等后面报错了再装也不迟。报错如下图。
4. 更新完后重启时可以注意一下，在开机引导界面选择要启动的CentOS系统时，你可能会看到有两个CentOS，因为刚更新了一下，第一个是新的，光标停留在这一行，按下e进入编辑模式，如下如所示（图中只有一个CentOS，忽略镜面反射）。找到倒数第二行，在rhgb quiet后输入nomodeset。意思就是告诉系统“没有显卡，连集显有没有！”这样就省得再禁用nouveau。网上各种妖艳贱货般操作都不如这一招来得直截了当。
安装NVIDIA驱动
- 如果按照上面第4步重启之后显示分辨率会降低，这是正常的。CPU已经尽力了。如果你不清楚机子上的显卡应该选用什么驱动的话，那就先安装个
nvidia-detect，可以用来检测适合的显卡驱动。
# 添加ELPepo源
rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org
rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm
# 安装nvidia-detect
yum install nvidia-detect
# 检测适合的驱动
nvidia-detect -v
- 在NVIDIA官网上查到下载链接后，用wget下载驱动安装包。
# 我需要的是410.78
wget -r -np -nd https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/410.78/NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
- 运行安装包，安装驱动。
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
4. 检测安装是否成功。
nvidia-smi
安装CUDA
- 下载需要的CUDA。我选择用常用的runfile方式安装。
# 我需要CUDA9.0
wget -r -np -nd https://developer.nvidia.com/compute.cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda_9.0.176_384.81_linux-run
- 运行安装包，安装CUDA。
chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux-run
sh ./cuda_9.0.176_384.81_linux-run
这人就不需要再选择安装驱动了，Samples不装也没影响。
3. 根据提示，配置环境变量。
vi .bashrc
写入
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
- 测试一下。
nvcc -v
安装CUDNN
- 因为下载CUDNN需要登录，虽然我不理解为什么要求登录，所以就不能用wget下载了。从别处下载好用U盘copy过来吧。
# 查看U盘
fdisk -l
# 新建一个路径
mkdir /mnt/usb
# 挂载U盘这儿只是举例，具体视情况定
mount /dev/sdb1 /mnt/usb
# 复试
cd /mnt/usb
cp cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz /root
# 卸载U盘
umount /mnt/usb
- 按照官网给出的安装手册，解压并移动文件。
tar -xvf cudnn-9.0-linux=x64-v7.4.4.24.tgz
cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
安装Miniconda
考虑过既然是服务器，那要不用virtualenv吧。不过想想还是算了。CentOS 7自带的Python版本是2.7的，而鬼知道会需要Python什么版本的。还是用conda方便。不过，不推荐安装Anaconda，理由就是太大！不是说磁盘空间充足，而是很多东西根本用不着。
- 先做一下准备工作。需要一个叫bunzip2的东西，而平时在ubuntu等系统上根本不会注意到它。
yum install bzip2
- 下载Miniconda的安装包。正巧我就赶上Miniconda网页崩溃的时候。在其GitHub上issue中14个小时前就有人提出了这个问题，作者称还在解决中，并给出了备用下载路径。
wget -r -np -nd https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-4.5.12-Linux-x86_64.sh
之后的安装就如同在ubuntu等系统下安装一样。使用也没有区别。
后续
系统环境就搭建好了。当然，作为服务器，肯定是需要有服务器的样子的。像什么后端程序、数据库是肯定需要的。这些后头在倒腾。
参考
[1] CentOS 7 minimal版本安装后网络配置
[2] CentOS7.3安装NVIDIA-1080ti驱动、cuda、cudnn、TensorFlow