CentOS7深度学习环境配置：禁用nouveau与安装GPU驱动

该文档是关于在 CentOS7 系统上搭建深度学习环境的指南，主要涉及了禁用 nouveau 驱动以及安装 GPU 和驱动的相关步骤。 在 CentOS7 上搭建深度学习环境，首先需要对系统进行一些必要的调整。由于 nouveau 是开源的 NVIDIA 显卡驱动，但在某些情况下可能与官方的 NVIDIA 驱动冲突，因此需要禁用它。禁用 nouveau 的方法有两种： 1. 打开 `/etc/modprobe.d/blacklist.conf` 文件，在文件末尾添加 `blacklist nouveau`，然后执行 `update-initramfs -u` 和一系列命令来更新和备份 initramfs 镜像，以禁用 nouveau 驱动。 2. 或者，通过修改 `/etc/default/grub` 文件，向 `GRUB_CMDLINE_LINUX` 添加 `rd.driver.blacklist=nouveau nouveau.modeset=0`，之后生成新的 grub 配置并重启系统。 完成 nouveau 驱动的禁用后，可以通过 `lsmod | grep nouveau` 检查是否成功。如果没有输出，表示禁用成功。 接下来，是安装 GPU 和相关工具的步骤。首先要确认系统中是否存在 NVIDIA GPU，可以使用 `lspci | grep -i nvidia` 命令。然后更新系统，安装必要的开发工具和依赖，如 kernel-devel、dkms 等。接着添加 ElRepo 源，以便获取 NVIDIA 驱动。通过 `yum install nvidia-detect` 来检测适用的 NVIDIA 驱动版本，并根据 `nvidia-detect` 的输出下载相应的 `.run` 文件。 在下载了 NVIDIA 驱动的 `.run` 文件后，通常需要以 root 权限运行这个文件来安装驱动。安装过程中可能需要关闭 SELinux 或者设置为 permissive 模式，以及临时禁用 X 服务。安装完成后，重启系统使新驱动生效。 一旦驱动安装成功，就可以继续搭建深度学习环境。这通常包括安装 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，以及 CUDA 和 cuDNN 工具包，它们提供了在 NVIDIA GPU 上加速计算的能力。安装这些组件通常需要从 NVIDIA 官方网站下载并按照官方指导进行。 在 CentOS7 上搭建深度学习环境，还涉及到配置环境变量、测试驱动和深度学习框架等后续步骤。例如，确保 `cuda` 和 `cudnn` 可以正常工作，可以在 Python 中导入相关库并运行简单的测试代码。此外，可能还需要配置 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH` 等环境变量，以便系统能找到这些库。 这个文档提供了一个基础的流程，帮助用户在 CentOS7 系统上禁用 nouveau 驱动，安装 NVIDIA GPU 驱动，并为进一步搭建深度学习环境做好准备。然而，实际操作中还可能遇到其他问题，比如兼容性、依赖冲突等，需要根据具体情况解决。