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。