HPC服务器上Ubuntu 20.04深度学习环境搭建指南
本资源是一份关于高性能计算(HPC)环境下深度学习环境的搭建指南。文档详细介绍了在Linux系统,特别是Ubuntu 20.04版本上配置HPC进行深度学习开发和训练的过程。以下是主要内容的详细说明: 1. 系统安装与引导: - 首先,服务器需要通过USB安装Ubuntu 20.04操作系统。重启时选择U盘启动,按照安装向导完成系统安装,确保勾选自动登录选项。 - 在安装过程中,磁盘分区需要按照特定方式设置,通常会保留一部分空间作为根目录(/)和boot分区,并分配合适的大小。 2. 远程连接: - 系统安装完成后,为了远程管理,需要配置SSH服务。创建一个用户名为'hpc'的账户,设置对应的密码为'xxxxx',以便后续通过SSH命令行进行操作。 3. 数据存储与管理: - 数据存储路径应该设计为便于访问和管理。文档中提到的FTP服务器路径为'账号xxx', 密码也为'xxxxx',可以用来上传、下载模型和数据。另外,建议将数据存放在磁盘的不同位置,根据实际需求划分合理大小。 4. 软件源设置: - 为了更快的软件更新和性能优化,文档推荐切换到中科大的官方镜像源。这个源提供了多个Ubuntu Focal(20.04代号)版本的主、更新、限制和多宇宙仓库,以便获取最新的软件包。 5. 前期准备: - 搭建过程包括两步:首先,使用默认安装Ubuntu 20.04,无需做过多定制;其次,为了加速软件包的获取,务必更换源为中科大或其他可靠的源。 这份文档对想要在HPC环境中进行深度学习研究或应用的用户非常有用,它不仅提供了基础的系统配置步骤,还指明了关键配置如网络服务和数据管理的设置方法。通过遵循这些步骤,用户可以高效地创建一个适合大规模并行计算的深度学习开发环境。
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