"基于centos的GPU环境部署，包括英伟达驱动安装和CUDA的安装，以及CentOS7上GPU版Tensorflow的配置流程"
在基于CentOS的GPU环境部署过程中，首要任务是确保系统能够支持并正确运行NVIDIA的硬件。这个过程涉及到几个关键步骤，包括关闭UEFI、安装必要的软件、确认硬件兼容性、安装编译工具、禁用nouveau驱动以及安装kernel-devel和kernel-headers。
1. 关闭UEFI：在开始安装前，必须关闭UEFI以避免可能与内核安装相关的错误。UEFI是一种更现代的启动方式，但某些情况下可能导致安装问题，尤其是在安装特定驱动时。
2. 确认显卡支持CUDA：通过`lspci | grep -invidia`命令检查系统中是否有NVIDIA显卡，并且该显卡应支持CUDA。CUDA是NVIDIA开发的一种编程接口，允许开发者利用GPU进行并行计算。
3. 确认Linux版本兼容性：运行`uname -m && cat /etc/*release`来确认Linux内核版本和发行版信息，确保它们与CUDA版本兼容。
4. 检查GCC安装：CUDA的编译需要GCC，使用`gcc --version`检查是否已安装。建议使用版本5以下的GCC，因为某些版本可能与CUDA不兼容。
5. 安装kernel-devel和kernel-headers：使用`sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)`命令安装，这使得CUDA能够在当前内核环境下编译。
6. 关闭Xserver：因为安装过程中可能需要重启显卡服务，因此需要先停止Xserver，命令为`systemctl stop gdm.service`。
7. 禁用nouveau驱动：nouveau是Linux系统默认的开源NVIDIA驱动，但为了安装NVIDIA官方驱动，必须禁用它。在`/usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf`中添加`blacklist nouveau`，然后备份并重建initramfs文件，以确保系统启动时不加载nouveau驱动。
完成上述步骤后，可以开始安装NVIDIA驱动。通常，这涉及下载`.run`文件，然后在非图形模式下运行该文件，如`sh NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run`。安装过程中可能需要选择接受许可协议、黑屏模式安装、重新启动等操作。
安装完驱动后，接下来是CUDA的安装。CUDA的安装包通常是`.run`文件，运行它并遵循提示进行安装。安装完成后，需要设置环境变量，例如将`/usr/local/cuda`添加到`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`。
对于Tensorflow-GPU，需要安装与CUDA和cuDNN版本兼容的Python版本的Tensorflow。首先，确保已经安装了Python3和pip3。然后，使用pip3安装Tensorflow-gpu，如`pip3 install tensorflow-gpu==版本号`，这里的版本号应与CUDA和cuDNN版本匹配。
总结来说，基于CentOS的GPU环境部署是一个涉及多个步骤的过程，包括系统配置、驱动和库的安装，以及环境变量的设置。每个步骤都至关重要，确保正确执行才能充分利用GPU的计算能力。在实际操作中，应根据自己的系统配置和软件需求进行微调。
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