Ubuntu18.04服务器配置教程：安装CUDA、CUDNN与PyTorch

本教程是一份详细的服务器配置指南，主要针对深度学习和PyTorch开发环境的搭建。首先，文章从安装Ubuntu 18.08操作系统开始，强调了选择官方镜像文件ubuntu-18.04.3-desktop-amd64，并利用UltraISO工具制作启动盘。以下是关键步骤： 1. **Ubuntu 18.04安装**: - 下载Ubuntu 18.04.3的ISO镜像文件，并通过UltraISO将其制作成USB启动盘，确保选择“便捷启动”并设置为“Syslinux”引导，以便于系统识别和安装。 2. **Nvidia环境配置**: - 安装过程中，安装CUDA和CUDNN是必不可少的，这对于支持GPU加速的深度学习框架PyTorch至关重要。用户需确保安装对应版本的CUDA（如cuDNN 11.2），以充分利用Nvidia显卡的性能。 3. **Nvidia驱动安装**: - 在Ubuntu上安装Nvidia驱动，确保GPU兼容性和性能。这一步骤对于运行深度学习模型的效率有着直接影响。 4. **PyTorch安装**: - 最后，教程还涉及如何在安装好Ubuntu和相关依赖后，安装PyTorch，一个广泛使用的深度学习框架，它能与Nvidia硬件配合良好，提供高效的GPU计算支持。 5. **分区设置**: - 在安装Ubuntu时，作者推荐了基本的分区方案，包括8GB的swap分区用于内存交换，80GB的根目录(/)和剩余空间的/home分区，这些设置旨在优化系统的性能和存储管理。 6. **BIOS设置**: - 进入BIOS（基本输入输出系统）设置，确保U盘被设置为第一启动设备，以便从U盘启动并进行Ubuntu的安装。 这份教程提供了清晰的操作步骤，适合那些希望在服务器上配置深度学习开发环境的新手或有一定经验的开发者，能够帮助读者顺利地搭建起支持PyTorch的高效开发平台。