摘要：
GPU云服务器为了满足深度学习等任务的要求，配备了强大的GPU显卡，使得在云端进行大规模数据处理，训练AI模型变得更加高效、快速。本文主要介绍GPU云服务器的配置，包括硬件选型，系统安装，驱动安装等。
一、硬件选型
当我们需要使用GPU云服务器时，我们需要选择合适的硬件。一般而言，选择GPU显卡要以使用的官方SDK作为选择后确认官方支持GPU型号，避免驱动的问题。
接下来我们介绍NVIDIA官方支持的GPU型号：
Tesla T4：针对AI推理，高吞吐量、可用于加速机器学习推理、深度学习推理和机器学习训练。
Tesla V100：高性能，适用于高端科学计算、机器学习训练、深度学习训练、大规模数据分析等。
Tesla P100：性价比高，适用于科学计算、机器学习训练、深度学习训练等。
除了选择合适的GPU显卡外，我们还需要选择合适的CPU、内存和硬盘，合理的硬件配置不仅可以保证GPU显卡充分发挥作用，还可以提高整个系统的运行效率。
二、系统安装
系统的安装方式有很多种，我们这里推荐使用Ubuntu或者CentOS系统，这两种系统是较为经典和广泛使用的Linux发行版。其中Ubuntu系统更适合一些新手用户，CentOS系统则比较适合服务器之类的计算机系统。
在安装完系统之后，我们需要进行一些系统的基本配置，比如SSH配置、用户管理等。
三、驱动安装
安装好Linux系统后，我们需要安装与GPU匹配的驱动，只有这样才能正确地使用GPU。
NVIDIA官方提供了一种更加方便的方式来安装驱动，即NVIDIA CUDA工具包，目前最新版本为CUDA 11.1。这个工具包集成了GPU驱动、CUDA Toolkit和CUDA运行时等多个组件，方便快捷。
步骤如下：
1.下载CUDA toolkit：
我们可以从NVIDIA官网下载CUDA toolkit。在下载过程中，需要选择合适的操作系统和GPU显卡类型。一般下载的是runfile方式（.run文件），并且在下载的时候尽量下载最新的版本。
2.关闭图形界面，进入命令行模式（Ctrl Alt F1~F6）：
在命令行界面下，我们需要先切换到超级用户身份，然后查看系统中已经安装的显卡驱动版本。
sudo su
NVIDIA-SMI
然后我们需要卸载已经存在的驱动。如果已经安装了显卡驱动，需要先卸载旧版本的驱动。
apt-get remove –purge nvidia*
3.安装CUDA toolkit：
首先我们需要在安装之前给.run文件添加可执行权限，使用chmod命令即可。
sudo chmod u x cuda*.run
然后运行这个.run文件进行安装，选择安装路径。
sudo ./cuda*.run
安装过程中会提示一些选项，我们可以选择默认选项即可。安装完成后，我们需要将CUDA环境变量在系统启动时设置。
echo \”export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH: :${PATH}}\” >> /etc/profile
echo \”export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH: :${LD_LIBRARY_PATH}}\” >> /etc/profile
4.测试CUDA运行环境：
安装完CUDA toolkit之后，我们需要测试一下GPU运算是否正常工作。
cd /usr/local/cuda/samples
sudo make
./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery
如果显示结果有一片区域是通过，表示你的环境已经搭配完毕。
结语：
本文主要介绍了GPU云服务器的配置，包括硬件选型，系统安装，驱动安装等。对于初次使用GPU云服务器的用户，可以根据本文提供的步骤进行配置，使得GPU显卡的能力得到充分发挥，提升计算效率。
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