本文档是一份详尽的深度学习GPU机器环境安装指南，适用于CenOS 7系统搭配Tesla P100显卡的环境。以下是文档的主要内容概述：
1. 磁盘管理：
- 安装过程中首先对磁盘进行操作，包括查看磁盘信息（通过`fdisk -l`命令），创建新的分区（使用`fdisk /dev/vdb`），然后格式化分区为ext4（`mkfs.ext4 /dev/vdb1`）。
- 接着挂载新创建的分区到目录`bigdata`（`mount /dev/vdb1/bigdata`），并确保在系统启动时自动挂载，通过编辑`/etc/fstab`文件设置。
2. 安装包准备：
- 提供了CUDA 9.0.176版本的安装文件（`cuda_9.0.176_384.81_linux.run`和`cuda-repo-rhel7-10.1.105-1.x86_64.rpm`）以及NVIDIA的驱动程序（`NVIDIA-Linux-x86_64-384.183.run`）和cuDNN（`cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz`）。
- 强调了环境检查的重要性，确保Linux版本（`cat /etc/redhat-release`）和内核版本的一致性，如果不一致，则需要更新内核至支持的版本。
3. 环境检查与调整：
- 包括检查Linux发行版、内核版本，以及确认系统是否已安装GPU（通过`lspci | grep nvidia`）。如果发现不足，可能需要从Scientific Linux 7.0的更新安全存储库下载并安装适当的kernel。
4. 下载与安装步骤：
- 用户需要根据自己的硬件选择合适的显卡驱动程序和CUDA版本。可以从NVIDIA官网下载，例如CUDA 9.0和对应的驱动程序。
- 使用`wget`下载cuDNN，并解压安装。
- 为了编译和运行深度学习代码，安装GCC和GCC-C++编译器。
5. 软件安装流程：
- 安装GCC和GCC-C++作为编译工具，确保编译环境的完整。
- 这个部分还可能包括其他必要的软件包安装，如Python3（通常情况下会推荐安装Anaconda或Miniconda，以管理和隔离Python环境）。
整个文档详细指导了从基础配置到专业深度学习环境的安装过程，涵盖了磁盘管理、依赖软件的下载与安装，以及环境的兼容性和优化。通过这份文档，读者能够更好地理解和执行深度学习GPU机器环境的搭建工作，无论是初学者还是有经验的开发者都能从中获益。
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