Nvidia GPU 模型训练环境安装

服务器类型：Nvidia GPU服务器

操做系统：Ubuntu 16.04 LTS

基础软件：Docker-ce，Nvidia-Docker，cuda，Nvidia driver等

辅助软件:nvidia-prime,lrzsz等（非必须）

经常使用命令：apt-get install （安装软件）；apt remove （卸载软件）；

Apt list （查询软件列表，包含已安装）；dpkg -i  (安装deb包)；

Dpkg -l （搜索已安装 软件，可配合grep） Dpkg -P （卸载软件 ）

 

安装步骤：

注意：全新的环境除nvidia driver外，另个三个软件应该在全新环境中未涉及，但保险起见，依然要求将driver卸载后再进行从新安装 ；

1、卸载及检查：

1./usr/bin/nvidia-uninstall （卸载驱动）；

2./usr/local/cuda/bin/uninstall_cuda_8.0.pl （卸载cuda）；

3.docker version （查看docker版本）；

4.nvidia-docker version （查看nvidia-docker 版本）；

注：以上服务docker和nvidia-docker不强制要求，可卸载与不卸载，但版本要符合兼容要求便可 ；

5.find / -name cuda (检查各安装软件的文件，是否有残留)；

6.nvidia-settings （查询本机gpu相关信息，仅限于本机图形化界面使用，远程方式没法使用此命令）

2、安装 ：

1.切换到软件全部目录并切换到root权限并附于安装文件的执行权限（+x）；

2. ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run (安装driver，按步骤一步一步来便可)；

3. ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run (安装cuda，除driver一项选择no外，其它默认或yes都可)；

4.dpkg -i docker-ce_17.06.0-ce-0-ubuntu_amd64.deb （安装docker-ce，docker-ce，docker.io,docker-engine 只能安装一个）；

5.dpkg -i nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb (安装nvidia-docker，依赖于docker-ce，各版本依赖不一样，具体参考官网)；

3、检查&启动服务

1.nvidia-smi （查看dirver版本）；

2.nvcc -V（查看cuda版本）；

3./usr/local/cuda/extras/demo_suite/deviceQuery （查看cuda 驱动及运行环境版本，一致会返回Result=Pass的结果，不一致会返回 Result=Fail及具体错误，如出现错误须要修正错误，不然docker、nvidia或训练模型时会出错）；

4.prime-select query (查看当前使用的显卡类型，返回nvidia是正常的，其余则配置不对，须要安装 nvidia-prime软件包)；

5.环境变量初始化（/etc/profile）,在文件最后增长如下两行环境信息

       export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

       export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64

       设置完成后从新登陆后生效或source /etc/profile 生效

6.systemctl start docker （启动docker服务）；

7.systemctl start nvidia-docker (启动nvidia-docker服务，通常会同docker服务启动，如未启动须要手动启动)；

8.systemctl enable docker (docker服务开机自动启动)；

9.docker version （查看docker版本）；

10.nvidia-docker version （查看nvidia-docker 版本）；

注：以上检查及服务启动正常后可进行相关模型的docker容器的run（运行）；

4、训练及训练完成模型对外提供服务

参见Yolo训练环境或官方手

5、常见问题

Q：Could not load UVM kernel module. Is nvidia-modprobe installed?

A：nvidia gpu驱动未正常安装，请重装安装；

Q：unsupported CUDA version: driver 0.0 < image 8.0 ？

A：安装的cuda版本低于训练所须要的版本，须要安装指定的版本；

Q：CUDA Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version？

A：安装的CUDA的驱动版本与运行环境环境不一致所致，从新安装驱动与运行环境，使其检查结果为Result=PASS （deviceQuery 工具）；

Q：安装Nvidia驱动过程当中，如使用的图形化界面安装服务有可能出现没法安装的状况？

A：请退出退出图形化界面，使用 init 1 切换到单用户终端模型式进行驱动的安装，安装完成后再经过 inti 2切换成图形及网络模型下。