一文搞定实验室服务器配置：硬件+Ubuntu+CUDA/cuDNN+Python/Anaconda深度学习环境配置

写在最前面

这个标题可能有点标题党了。几个月之后回顾这篇博客，觉得这个方案并不适合服务器：服务器应该使用虚拟化的方法搭建环境，这样更加安全。然而如果你是一个做深度学习的，想为自己的主机配置环境，那么这篇文章仍然适合你。

作者按照这篇文章装了实验室的台式机，后来又装了自己的笔记本。感觉这一套下来基本上没有什么坑，读者可以直接follow.

配置服务器

本文是为了解决如下问题而写的：

硬件：计算机，带NVIDIA独立显卡
目标：安装Ubuntu 18.04，并通过Anaconda创建Python深度学习虚拟环境

本文包括了从硬件组装、安装系统、安装显卡驱动到配置深度学习实验环境的内容，可以帮助读者从零开始搭建一台实验室用于深度学习的服务器。

注意：安装任何环境时，如果按照官方的installation guide能够安装成功，就请不要参考任何博客的内容！官方的指引文件一般是不会出错的！

硬件选择和组装

硬件选择

对于个人开发者，想要搞深度学习，建议租个云主机。当然如果你想组个机子，可以往下看。

对于科研工作者，比如某研究生拿到一笔老板的经费，想要配一个初步做深度学习的单机给做服务器，建议买整机，省心+保修+方便报销。具体操作是买一台游戏主机，然后跟卖家确定主板支持Ubuntu，拿回来直接装系统就可。

无论买整机还是组装机，笔者推荐这样的配置：

• 显卡：一块靠谱能用的显卡，在2020年9月，这个标准是（个人）1060及以上（服务器）2080及以上。（够低了吧？）
• 内存：（个人）8G及以上（服务器）32G及以上（8G也太小了吧？）
• 硬盘：（个人）512固态+0T机械，（服务器）0T固态+4T机械，机械的大小根据需求决定。
• 主板：确定能安装Ubuntu即可
• CPU：尽量选择有核显的型号；（个人）4核8线程（服务器）。

不要按照上面给出的最低配置配机子，上面给的配置真的可谓乞丐配置了。

注：

• 为什么推荐有核显的CPU：一开始装系统的时候可以直接默认用核显显示，然后装cuda的时候再一起安装显卡驱动和cuda，而不是像本文这样先驱动后cuda。如果一起一起安装显卡驱动和cuda，按照installation guide一步一步操作，基本上不会失败。
• 以上给出的配置属于乞丐配置，可以按照工作需求往上加
• 有条件的实验室直接买多卡服务器，存储搭RAID，请受我一拜并忽略这个配置推荐。

以上给出的配置参考¹。

硬件组装

这个应该很好学，可以找到很多相关博客。

安装Ubuntu系统

装系统的教程很多，网上去查，或者参考我本人的博客也可。

为了后续工作，安装完需要做这样几件事：
1.保证网络没有问题，尤其是如果作为服务器，需要安装ssh server，确定其他机子能连的上。文件传输推荐使用软件winscp.
2.保证目前软件包为全新: sudo apt update, sudo apt gpgrade
3.安装必要的软件包:sudo apt install build-essential gcc.

笔者这里拿到的机子已经安装好了系统，所以在这里不多讲了。

安装显卡驱动

检测nvidia显卡的存在

执行lspci | grep -i nvidia，观察输出信息中有没有你的nvidia设备。

01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1e82 (rev a1)
01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10f8 (rev a1)
01:00.2 USB controller: NVIDIA Corporation Device 1ad8 (rev a1)
01:00.3 Serial bus controller [0c80]: NVIDIA Corporation Device 1ad9 (rev a1)

注意到NVIDIA Corporation Device 1e82就是我的GPU。然后去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中。

安装显卡驱动

首先需要保证，在设置-详细信息-关于中，你可以在图形一栏看到自己的显卡型号。

运行ubuntu-drivers devices查看设备和推荐安装的显卡驱动类型。¹

== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001E82sv00007377sd00000000bc03sc00i00
vendor   : NVIDIA Corporation
driver   : nvidia-driver-430 - distro non-free
driver   : nvidia-driver-435 - distro non-free recommended
driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin

运行sudo ubuntu-drivers autoinstall自动安装所有驱动。在这一步，需要保证已经apt upgrade，所有软件包均为最新。

新建用户

参考²，新建用户并按需要赋予sudo权限（我的建议是不赋予），这里就不多赘述了。

在下面的介绍中，我的用户名为Chong。

安装Anaconda

为什么要使用虚拟环境？因为开发不同的项目可能需要不同的运行环境，所以不能总是重新配置环境。具体参考³

下载并安装anaconda

以下所有操作请在自己的用户下执行。

来到清华Anaconda镜像站，在这里找到所需版本的安装包，下载并运行脚本进行安装。安装过程中一路yes就可以，除了最后是否安装vscode那里选no.

安装完成之后，执行conda config --set show_channel_urls yes，生成/home/Chong/.condarc文件，之后编辑文件内容为镜像站页面的那一堆文字：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

然后运行conda clean -i清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。之后就可以创建虚拟环境了。

创建和配置虚拟环境

安装完conda之后会有一个默认的base环境，如果不新建环境而直接conda activate，就会进入base环境。

使用如下命令创建名为myenv的虚拟环境

conda create -n myenv python=3.7

使用如下命令进入和退出该环境：

conda activate myenv
conda deactivate

进入该环境之后可以通过conda命令来安装各种包。

参考⁴

管理虚拟环境

用conda info -e确定现在有哪些环境。

# conda environments:
#
base                     /home/Chong/anaconda3
myenv                 *  /home/Chong/anaconda3/envs/myenv

其他相关操作参考⁵

安装cuda

安装cuda是对于所有的用户都有效，但是注意以下的某些操作（比如增添环境变量）是在自己的用户下进行，如果是其他的用户，还要单独做一遍。
请首先遵从官方教程进行安装，如果有不懂再看下面的解释。

通过conda安装？

Q：可不可以通过在conda中安装tensorflow-gpu来直接安装cuda和cudnn？
A：似乎确实可以，我没有尝试。主要原因是我自己的目的是安装pytorch，害怕通过这种方式安装会导致torch检测不到cuda，所以没有试。如果你的最终目的是安装tf-gpu，不妨尝试一下。

安装

上官网安装CUDA Toolkit x.x，按照官网的指示输入自己的系统信息，获得可执行指令，然后执行指令。以下根据我自己的情况举一个例子。

我的需求是在不重新安装驱动的情况下安装9.x或者10.x的cuda.因为我目前的驱动版本是435，所以参考这个网址，我无法安装10.2及以上的cuda版本，所以选择安装10.1版本。⁶于是，在这里获得了我想安装的版本，按照网站指使的步骤安装。

我选择通过.run脚本进行安装，于是下载了.run脚本并在管理员权限下运行脚本（sudo sh *.run），选择安装除了显卡驱动之外的全部东西，运行脚本，完成安装。

然后在/home/Chong/.bashrc添加如下内容：

# ZC: cuda init
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/NsightCompute-2019.1
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1

即对于上述几个环境变量添加链接到cuda-10.1的硬链接。

我遇到的坑：我一开始没有使用上面的“冒号追加”的语法，而使用下面这样“字符串连接”的语法：

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

使用这样的语法，PATH显示正常，但是找不到位于/usr/local/cuda-10.1/bin的nvcc指令。

一些额外信息

如果要多个cuda版本共存，可以参考⁷，以及⁸解决了一些稀奇古怪的问题。

如果要安装的cuda版本低，有的时候还需要gcc的版本满足要求，这方面的博客网上可以找到，大概就是安装低版本gcc，然后把gcc命令软链接到低版本gcc上去。

测试cuda的安装

在/usr/local/cuda-10.1/samples里面sudo make（需要很久）
然后进入/usr/local/cuda-10.1/samples/bin/x86_64/linux/release，执行./deviceQuery和./bandwidthTest，看结果是否能pass.⁹

或者，按照官方文档的7.2.3.3，应该进入~/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples，直接make，然后进入对应位置执行./deviceQuery进行测试。

如果不想耽误时间全部make一遍，可以挑一个例子验证：进入/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery，执行sudo make，然后执行./deviceQuery观察是否可以pass.¹⁰

如果pass不了可以试着重启一下再重跑。

安装cudnn

注册+冗长填表，选择适合自己的cudnn版本：比如我是cuda10.1，所以根据需要下载对应的文件。然后按照官方installation guide进行安装即可。

建议使用debian方式安装，因为这是唯一一个提供了官方验证安装的方式。笔者使用tar方式安装，使用¹⁰的方式自己检验安装，虽然能通过但是心里还是很虚。

我遇到的坑：注册账户的时候不知道为什么网站陷入永久error，试了很久也没有解决，只好换一台电脑重新注册账户并下载安装包。

安装pytorch

按照官网指示即可。

装好之后运行torch.cuda.is_available()，如果True，恭喜！可以参考¹¹进行更多的测试。

安装python包

（仅作为个人参考）

• pytorch numpy tensorflow-gpu jupyter
• matplotlib xlrd xlwt openpyxl
• docopt tqdm
• scipy pandas
• sklearn gensim nltk

安装方式：conda install *

And done! 和实验室小伙伴们一起开心地跑代码吧（误）

参考

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1. 真实机下 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN 以及其版本选择（亲测非常实用） ↩︎ ↩︎

2. Ubuntu 18.04下用户的创建、修改权限及删除用户的方法 ↩︎

3. 什么是虚拟环境、为什么使用虚拟环境、Anaconda创建、激活、退出、删除虚拟环境 ↩︎

4. conda 创建新环境 ↩︎

5. Anaconda创建、激活、退出、删除虚拟环境 ↩︎

6. CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version ↩︎

7. Ubuntu实现多版本CUDA切换——CUDA9.0与CUDA10.0切换 ↩︎

8. Ubuntu16.04下安装cuda和cudnn的三种方法（亲测全部有效） ↩︎

9. Ubuntu 16.04 上安装 CUDA 9.0 详细教程 ↩︎

10. Ubuntu18.04安装CUDA10、CUDNN ↩︎ ↩︎

11. pytorch中查看gpu信息 ↩︎