使用Linux服务器安装GPU：一步步教你安装显卡加速 (linux服务器gpu安装)
如果你的工作涉及到深度学习或其他需要大量计算的任务，你可能会想要在你的 Linux 服务器上安装 GPU。GPU（图形处理器）是一种处理器，其设计初衷是为了处理图形和视频渲染。但是，由于其并行计算的能力，GPU也被广泛用于深度学习和其他具有大量计算需求的应用程序中。
在本文中，我们将一步步介绍如何在 Linux 服务器上安装 GPU，并使用其进行计算。我们将主要关注 Nvidia GPU，因为它们是使用最广泛的 GPU 之一，并且它们的安装过程相对较为简单。
之一步：确定你的 GPU 支持哪种驱动程序
在安装 GPU 之前，你需要了解你的 GPU 支持哪种驱动程序。Nvidia 的 GPU 通常支持 Nvidia 的官方驱动程序。你可以访问 Nvidia 的驱动程序下载页面，选择适合你 GPU 的驱动程序版本。
当你选择一个驱动程序版本时，你需要注意以下几点：
– 驱动程序版本必须与你的 GPU 相匹配。如果你使用的是较旧的 GPU，可能无法使用最新的驱动程序。在 Nvidia 的网站上，你可以查看驱动程序兼容性列表，以查看哪些版本适用于特定的 GPU。
– 特定的驱动程序版本可能只适用于特定的操作系统版本。确保你选择的驱动程序版本与你的操作系统兼容。
– 如果你使用的是深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch 等），你可能需要与你选择的驱动程序版本兼容的 CUDA 版本。CUDA 是一个 Nvidia 开发的并行计算平台和编程模型，用于在 Nvidia GPU 上运行计算密集型任务。
第二步：安装驱动程序和 CUDA
当你选择了适合自己的驱动程序版本后，你可以通过以下步骤来安装它：
1. 下载驱动程序：在 Nvidia 的驱动程序下载页面上选择适合你 GPU 和操作系统的驱动程序版本，并下载对应的安装程序。
2. 禁用 Nouveau 驱动程序：在安装 Nvidia 驱动程序之前，你需要禁用 Linux 中默认的 Nouveau 驱动程序。你可以通过以下命令来禁用 Nouveau：
$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在编辑器中添加以下行，保存并关闭编辑器：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
接下来，你需要更新 initramfs：
$ sudo update-initramfs -u
重启计算机以使修改后的配置生效。
3. 安装驱动程序：启动 Linux 并执行以下命令来安装 Nvidia 驱动程序：
$ sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-.run
其中， 是你下载的驱动程序版本号。驱动程序会按照默认设置进行安装。在安装过程中，你可能需要回答一些关于安装过程的问题。
4. 安装 CUDA：如果你计划在 GPU 上运行深度学习框架或其他需要 CUDA 的应用程序，则需要在你的服务器上安装 CUDA。你可以在 Nvidia 的 CUDA 下载页面上选择适合你的操作系统和驱动程序版本的 CUDA 版本，并下载对应的安装程序。
安装 CUDA 的步骤类似于安装 Nvidia 驱动程序。
第三步：测试 GPU
在安装驱动程序和 CUDA 之后，你可以使用以下命令来测试 GPU 是否正确安装：
$ nvidia-i
nvidia-i 是 Nvidia 的系统管理界面（System Management Interface）工具。当你运行这个命令时，它应该会输出 GPU 的信息，如 GPU 型号、温度、使用率和显存等等。
第四步：使用 GPU 进行计算
当你确定 GPU 正确安装并且能够正常工作后，你可以使用它来进行计算。如果你使用的是深度学习框架，你可以设置你的框架以使用 GPU 进行计算。通常，只需在代码中添加几行代码即可启用 GPU 加速，如下所示：
import tensorflow as tf
# 创建 TensorFlow session
tf.enable_eager_execution()
# 检查 GPU 是否可用
if tf.test.is_gpu_avlable():
print(‘GPU 加速已启用！’)
else:
print(‘GPU 加速未启用！’)
# 创建 TensorFlow 计算图
with tf.device(‘/GPU:0’):
# 在 GPU 上执行计算
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2])
b = tf.constant([4.0, 3.0, 2.0, 1.0], shape=[2, 2])
c = tf.matmul(a, b)
print(c)
# 在 CPU 上执行计算
d = tf.matmul(b, a)
print(d)
在这个例子中，我们使用 TensorFlow 框架来进行计算，并在代码中添加了一些指令，以便通过 GPU 加速执行计算。其中，with tf.device(‘/GPU:0’) 用于指定在哪个设备上执行计算。在这个例子中，我们指定计算应该在编号为 0 的 GPU 上执行。
如果你使用的是其他框架，你需要参考相关的文档以了解如何启用 GPU 加速。
结论
相关问题拓展阅读：
如何给无光驱无显卡的服务器安装linux系统
1．用RedHat 9.0之一张安装光盘引导开机，系统在开机后会出现安装菜单。
安装菜单中提供了供用户选择备大的图形和文本模式的安装方式，按回车选择图形模式进行安装。在进入图形画面的安装模式前，RedHat 9.0比以往的版本多了一个环节，大滚昌那就是提示对安装光盘介质进行检测， 也可按“Skip”按钮跳过检测。
2．接着安装程序会自动检测硬件，包括视频卡（显示卡）、显示器和鼠标的配置，然后进入图形画面的安装向导。在出现“语言选择”的画面中，我们选择“简体中文”，这样接下去的安装过程界面的文字都会改为中文。在“键盘配置”画面中接受默认的“美国英语式”键盘。选择“下一步”，在“鼠标配置”窗口，系统自动检测出鼠标的配置。
3．选择安装类型，安装类型包含四种不同的安装方式：个人桌面、工作站、服务器和定制。“服务器”的滚扒安装适用于专职的服务器使用，“个人桌面”和“工作站”适合于初学者，为了让你更多地了解安装过程，我们将选择“定制”类型进行安装。
4．磁盘分区设置：确认了“定制”方式之后，系统会出现“磁盘分区设置”窗口，它提供了两种分区方式：“自动分区”和“用Disk Druid手工分区”。
“自动分区”是一个危险功能，因为它会自动删除原先硬盘上的数据，并格式化成为Linux的分区文件系统。所以除非计算机上没有其他操作系统，你才可以使用。建议采用Disk Druid程序进行手动分区，它的图形化界面比早期RedHat的fdisk程序操作更简单。
1、下载源码通过搜索引擎找到CVS的源代码包，也可以从CVS的官方网站cvshome.org上寻找，由于CVS历史上也出现过一些安全漏洞，所以建议要定期去其官方网站上看看有没有最新版本推出。2、编译安装#tar-vfcvs-1.12.5.tar.bz2#cdcvs-1.12.5#./configure–prefix=/usr/local/terry_yu/cvs–disable-server-flow-control#make#makeinstall以上指令将CVS安装到/usr/local/terry_yu/cvs这个目录上。注：除了使用源码包进行安装之外，还可以使用RPM包来安装。3、设置启动CVS服务在Linux上CVS服务可以通过inetd、xinetd或tcpwrapper等来启动，其中inetd由于安全理由在许多场合已经被xinetd所取代了，这里我们使用xinetd来启动CVS服务。在/etc/xinetd.d目录下为CVS服务创建一个配置文件，比如：/etc/xinetd.d/cvspserver，编辑/etc/xinetd.d/cvspserver，输入以下内容：servicecvspserver{disable=nosocket_type=streamwait=nouser=rootenv=HOME=server=/usr/bin/cvsserver_args=-f–allow-root=/home/cvsrootpserver}注：1)pserver表示是口令握稿认证的访问方式，这是最常用的方式，其他还有gserver,kserver,ext，如果想要更高的安全性可以使用ssh来加密口令和数据流，不过这里为了用户使用的方便，仍然选的是pserver。2)–allow-root是指定Repository的目录，可以建立多个Repository然后重新启动xinetd:#/etc/rc.d/init.d/xinetdrestartStoppingxinetd:Startingxinetd:重新启动xinetd服务枝皮物后，CVS服务也开始工作了。4、在CVS服务器端建立Repository首先要创建一个名为cvs的组和一个名为cvsroot的用户，以后要访问CVS服务的用户加入cvs这个组：#groupaddcvs#useradd-gcvs-s/in/nologincvsroot#chown-Rcvsroot/home/cvsroot接下来进行初始化：#cvs-d/home/cvsrootinit这样在/home/cvsroot目录中就产生了CVSROOT目录，其中存放了一些配置文件，如config等，然后设置权限：#chown-Rcvsroot.cvs/home/cvsroot#chmod-Rug+rwx/home/cvsroot#chmod644/home/cvsroot/CVSROOT/config为了CVS系统的安全，我们要修改/home/cvsroot/CVSROOT/config文件，将“#SystemAuth=no”前面的注释号#去掉，即改为“SystemAuth=no”，然后给猛液开发者们逐一建立账号，新建的不要分配用户目录，因为它将作为一个虚拟用户帐号来使用，具体命令如：#useradd-gcvs-Mbogus#passwdbogus上面的命令就创建了一个并没有Home目录的用户bogus，接着将系统的shadow文件复制到CVSROOT,并重命名为passwd:#cp/etc/shadow/home/cvsroot/CVSROOT/passwd#chmod0644/home/cvsroot/CVSROOT/passwd然后修改passwd文件，将除bogus之外的所有行删除，然后去掉每行第二个冒号以后的所有内容，并添上字符串cvsroot,改为如下格式：bogus:ND5$J8N9BW5DKV.nPdxfdsh:cvsroot然后，删除掉刚刚在系统中添加的那个用户bogus:#userdel-fbogus好了，到这里，CVS服务器端就已经安装设置好了，这样你的CVS用户就只能用passwd中规定的用户来登陆你的CVS服务器了，要注意的是：本文介绍的添加用户的方法适用于小数量的用户，如果是有大规模的开发人员，推荐采用连接LDAP或者数据库来进行用户的认证服务。
linux没有gpu怎么安装opencv2.4.9
新建一个perl，名为bar.pl
内容如下：
#!/usr/bin/perl
while (){
chomp;
s/(+) – .*/\1/橘吵g;
system “apt-get install “.$_;
}
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