gpu云服务器怎么部署-云小二

GPU云服务器是近年来正在被越来越多的人所熟知和使用的一种云服务器类型，它以其高效的运算能力、丰富的计算资源和强大的推理性能，在许多领域（如机器学习、计算机视觉等）中广泛应用。但是，GPU云服务器的部署相对于其他类型的云服务器来说可能要复杂得多，需要综合考虑诸多因素，包括硬件配置、软件环境、网络环境等等。本文将指导读者如何部署GPU云服务器，力求为初次使用GPU云服务器的读者提供一些实用的技巧和建议。

一、购买GPU云服务器

在部署GPU云服务器之前，我们需要先购买一台GPU云服务器。互联网上有许多云服务器提供商，如Amazon Web Services（AWS）、谷歌云、微软Azure等等。这里以AWS为例，讲解GPU云服务器的购买过程。

首先，我们需要注册AWS账号。注册成功后，在AWS的控制台中选择“EC2”（弹性云服务器）服务，创建一个新的EC2实例。在选择AMI（Amazon Linux 2 AMI）的时候，需要选择支持GPU的AMI。我们可以根据自己的需要选择不同的支持GPU的AMI，如NVIDIA的Deep Learning AMI、Amazon自带的Deep Learning AMI等等。这些AMI中已经安装好了一些比较流行的深度学习框架和工具，如TensorFlow、Keras、MXNet等等，方便我们之后的操作。

在选择实例类型时，需要选择支持GPU的实例类型。EC2提供了多种支持GPU的实例类型，如p2、p3、g3、g4等等。不同类型的实例性能和价格都不同，我们需要根据自己的实际需求进行选择。例如，如果我们需要进行大规模的深度学习模型训练，可以选择性能更强的p3实例。如果我们只需要进行一些简单的图像处理任务，可以选择性能较低的g3实例。

在配置实例的时候，需要注意一些参数的设置。例如，安全组、存储、SSH密钥对等等。这些参数的设置对我们之后使用云服务器有着非常重要的影响，需要认真考虑。

二、安装CUDA和cuDNN

CUDA是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型，cuDNN是NVIDIA开发的深度学习库。它们是在GPU云服务器上运行深度学习代码所必须的软件。

在AWS的Deep Learning AMI中，CUDA和cuDNN已经预装好了，我们可以直接使用。如果我们使用其他的AMI或从头开始搭建GPU云服务器，需要手动安装CUDA和cuDNN。具体的安装方法可以参考CUDA和cuDNN的官方文档。

在安装完CUDA和cuDNN之后，需要进行一些配置。首先，我们需要将CUDA和cuDNN的路径添加到环境变量中。例如，在bash中，我们可以编辑~/.bashrc文件，添加如下两行命令：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

其次，我们需要配置GPU的驱动程序，确保驱动程序与CUDA和cuDNN的版本匹配。这个过程相对来说比较复杂，需要参考相应的文档进行配置。

三、安装深度学习框架和工具

在GPU云服务器上运行深度学习代码，我们需要安装一些深度学习框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、Keras等等。这些框架和工具需要与CUDA和cuDNN版本匹配，否则会出现错误。

在AWS的Deep Learning AMI中已经预装好了TensorFlow、PyTorch、Keras等等深度学习框架和工具。如果我们使用其他的AMI或从头开始搭建GPU云服务器，需要手动安装这些框架和工具。具体的安装方法可以参考相应的官方文档。

在安装完深度学习框架和工具后，我们需要进行一些测试，确保它们都能够正常运行。例如，在运行TensorFlow程序之前，可以在Python中输入以下内容进行测试：

import tensorflow as tf

tf.test.gpu_device_name()

如果输出的结果为某个GPU设备的名称，说明TensorFlow能够正常识别GPU并进行加速运算。如果输出的结果为空，说明TensorFlow无法识别GPU或者没有正确配置CUDA和cuDNN。

四、优化GPU云服务器

用好GPU云服务器并不仅仅是购买和配置，还需要进行性能优化。下面列出一些优化方法供参考。

1.使用分布式计算

在大规模的深度学习模型训练中，GPU云服务器的单卡计算能力可能无法满足需求。这时候我们可以使用分布式计算，将计算任务分散到多个GPU云服务器中进行并行计算。TensorFlow、PyTorch等框架都提供了分布式计算的支持，我们可以根据框架的官方文档进行配置。

2.使用异步计算

在训练深度学习模型时，GPU云服务器有时会出现计算资源过剩的情况，导致GPU利用率降低。这时，我们可以使用异步计算的方式，让GPU在计算当前任务的同时预处理下一个任务。TensorFlow、PyTorch等框架都提供了异步计算的支持，我们可以根据框架的官方文档进行配置。

3.禁用CPU Pinning

在AWS的p2和p3实例中，CPU Pinning是默认开启的。CPU Pinning会导致CPU和GPU之间的数据传输效率降低，从而影响整个系统的性能。我们可以使用如下命令禁用CPU Pinning：

sudo rm /etc/init.d/cpuset

sudo service irqbalance stop

sudo update-rc.d -f cpuset remove

sudo reboot

4.设置正确的批量大小

在运行深度学习模型时，我们需要设置合适的批量大小。批量大小过小会导致GPU利用率不高，批量大小过大会导致内存不足或者GPU崩溃。我们可以通过一些试验，选择一个合适的批量大小，使得GPU的利用率最高，同时避免出现内存不足和GPU崩溃等问题。

五、总结

GPU云服务器是一种强大的计算工具，在机器学习、计算机视觉等领域中有着广泛的应用。在部署GPU云服务器时，我们需要选择合适的AMI、实例类型和配置参数，安装正确的CUDA和cuDNN以及深度学习框架和工具，进行性能优化，最终使得GPU云服务器可以发挥最大的性能。本文提供的建议和技巧仅供参考，读者可以根据自己的实际需求进行部署和优化。