离线安装NVIDIA驱动、CUDA及Pytorch完整指南

资源摘要信息:"离线环境下安装NVIDIA驱动、CUDA和Pytorch（HUAWEI Kunpeng 920 + NVIDIA A100 + Kylin V10 SP2）" 在信息科技领域，NVIDIA驱动、CUDA（Compute Unified Device Architecture）和Pytorch是三个极其重要的技术组件，尤其在人工智能和深度学习领域。NVIDIA驱动是显卡硬件与操作系统之间的软件桥梁，负责实现硬件加速和硬件资源管理。CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，可以让开发者能够利用NVIDIA的GPU进行计算密集型任务的并行处理。Pytorch是一个开源机器学习库，基于Python语言，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究和应用开发。 一、NVIDIA驱动安装 在离线环境（如服务器或者没有网络连接的工作站）安装NVIDIA驱动，需要提前下载对应显卡型号的驱动程序安装包。HUAWEI Kunpeng 920是华为推出的服务器级CPU，与NVIDIA的A100 GPU一起使用时，需要确保兼容性和性能优化。首先，下载适用于Kunpeng 920平台且支持A100的NVIDIA驱动程序，然后通过USB或其他方式传输至服务器。关闭服务器的图形界面（如果是图形界面的话），进入命令行模式，使用“lsmod”命令确认没有旧驱动在运行。接着，使用“sudo sh NVIDIA-驱动文件名.run”命令安装驱动，安装过程中可能需要选择“YES”确认接受许可协议，以及设置安装选项。 二、CUDA安装 安装完NVIDIA驱动后，接下来安装CUDA。CUDA支持的版本需要与NVIDIA驱动相兼容。从NVIDIA官方网站下载与驱动版本匹配的CUDA Toolkit版本，通常是一一对应的。同样的，将下载好的CUDA安装包传输至服务器，然后执行安装命令（例如，“sudo sh cuda_版本.run”）。安装过程中，可能会提示安装附加的驱动组件，或者选择不同的安装选项，如开发工具、文档等。 三、Pytorch及其依赖安装 Pytorch是一个Python的科学计算包，它提供了大量用于深度学习的API，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。Pytorch的安装需要先安装依赖的环境，如Python、pip等。然后，根据平台和需要安装的版本，使用pip命令安装Pytorch。由于本例中使用的是Kylin V10 SP2操作系统，是基于Linux的操作系统，因此可以选择通过Pytorch官网提供的安装命令行或源代码安装。 在离线安装Pytorch及其依赖时，首先需要下载包含Pytorch及其依赖的压缩包。具体压缩包内容如下： - torch==2.0.0 - torchvision==0.15.1 - torchaudio==2.0.1 以及所有这些包的依赖包。下载完成后，将这些压缩包传输到服务器上，然后解压缩。通常这些包之间存在依赖关系，需要按照正确的顺序安装。可以先安装torch，再安装torchvision和torchaudio。安装命令通常如下： ```bash pip install torch-2.0.0+cu版本号-cp版本号-manylinux版本号.whl pip install torchvision-0.15.1-cp版本号-manylinux版本号.whl pip install torchaudio-2.0.1-cp版本号-manylinux版本号.whl ``` 注意：“cu版本号”表示CUDA版本，“cp版本号”表示Python版本，“manylinux版本号”表示预编译的轮子（wheel）针对的是哪个版本的manylinux。 由于服务器可能没有网络连接，无法直接从PyPI下载依赖，因此需要事先收集这些依赖包的wheel文件，然后通过离线的方式安装。如果缺少某些依赖包，可以访问Pytorch官网或使用工具（如pypip）从其他服务器下载所需的wheel文件，并手动放置到服务器上进行安装。 总结来说，离线环境下安装NVIDIA驱动、CUDA和Pytorch需要仔细的准备和步骤的执行，同时确保所有软件组件的版本兼容性，以及依赖关系的正确处理。对于人工智能和深度学习的实践者而言，正确配置和使用这些工具对于项目的成功至关重要。