V100服务器离线安装CUDA10.0、cudnn、anaconda3及TensorFlow-GPU指南

"该文档详细介绍了在V100服务器上进行CUDA驱动、CUDA10.0、cudnn、anaconda3以及tensorflow-gpu的离线安装过程。" 在高性能计算领域，NVIDIA的GPU，尤其是Tesla V100，因其强大的并行计算能力而被广泛用于深度学习和科学计算。为了在这样的服务器上运行GPU加速的程序，例如TensorFlow，首先需要安装必要的软件栈，包括CUDA驱动、CUDA工具包、cudnn和Anaconda环境。离线安装通常适用于网络不畅或安全性要求高的环境。 1. **检查GPU硬件**：首先，通过`lspci | grep -invidia`命令来确认服务器上是否有NVIDIA GPU，这一步是安装CUDA驱动的前提。 2. **禁用 nouveau 驱动**：在某些Linux发行版中，如Ubuntu，系统可能会默认加载开源的nouveau驱动，这与NVIDIA官方驱动冲突，因此需要在安装NVIDIA驱动前禁用它。 3. **安装CUDA驱动**：从NVIDIA官方网站下载对应版本的驱动，例如文档中提到的`nvidia-diag-driver-local-repo-rhel7-410.104-1.0-1.x86_64.rpm`，然后使用`rpm`命令安装。接着，使用`yum`命令安装CUDA驱动，并在安装完成后重启服务器。通过`nvidia-smi`命令检查驱动是否正确安装和运行。 4. **安装CUDA工具包**：访问CUDA的官方网站下载CUDA 10.0的安装包，这里使用的是`cuda_10.0.130_410.48_linux.run`。在安装过程中，按照提示接受许可协议，选择不安装驱动，同意安装工具包，并指定工具包的安装路径。最后，设置环境变量，将CUDA的bin目录添加到`PATH`中，以便于后续的命令行操作。 5. **安装cudnn**：cudnn是NVIDIA提供的深度学习库，加速了深度学习框架的运算速度。下载对应的cudnn版本解压后，将头文件复制到CUDA的include目录，库文件复制到CUDA的lib64目录，并更新系统的动态链接库配置文件`ldconfig`。 6. **安装Anaconda**：Anaconda是一个Python分发版，包含了众多科学计算库和数据科学工具。下载Anaconda的离线安装包，然后按照官方指南进行安装，创建一个新的环境，并在环境中安装TensorFlow-gpu。 7. **安装TensorFlow-gpu**：在Anaconda环境中，使用`conda`或`pip`命令安装TensorFlow-gpu版本。这将确保TensorFlow能够利用GPU进行计算。 完成以上步骤后，V100服务器就具备了运行GPU加速的TensorFlow程序的能力。用户可以通过编写和运行TensorFlow代码，验证安装是否成功，比如通过检查GPU设备是否能被识别并使用。在实际应用中，还应注意更新软件版本，保持与最新稳定版本兼容，以获取最佳性能和新特性。同时，根据服务器的内存和计算需求，合理调整TensorFlow的配置参数也是优化性能的关键。