为什么题目这么长？

因为真的有那么多事情要说。(不知道SEO会不会有帮助，该版本是在某大侠武林秘籍之上改编而成，如有雷同，实属巧合)

经过了说不清楚的一段时间的折腾，终于完成了新的GPU计算服务器(以下简称fwq)的安装，现记录如下，以备未来之需：

  • 安装ubuntu 14.04: 这一步就颇为折腾。有以下坑：

(initramfs) unable to find a medium containing a live file system…

解决办法：在启动 bios 里面关闭 secure boot, 或者在选择启动位置的时候选择不带 UEFI 的那项。原因：不明，可能是SSD + 机械硬盘双硬盘导致的

选择安装ubuntu（Install Ubuntu) 之后黑屏

解决办法：在高亮 Install Ubuntu 之后，按"e"进入高级设置，找到 quite splash —, 删掉最后的 —， 替换成 nomodeset，然后按 F10 开始安装。原因：ubuntu自带显卡驱动和1080ti不兼容。

开始安装以后选择安装到SSD，显示无法写入grub错误

解决办法：装到机械硬盘上… 原因：不明

在fwq 备份 /etc/apt/sources.list 到 /etc/apt/sources.list.bak

修改 /etc/apt/sources.list来加入国内源，并运行

sudo apt-get update

  • 启动 ssh server

sudo apt-get install openssh-server

  • 服务器端启动ssh服务:

/etc/init.d/ssh start.

安装完成以后在客户端进行ssh 登陆，检查

  • 安装linux注释头

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

  • 解决显卡和驱动的冲突：

Create a file at /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf, 加入以下内容：blacklist nouveau options modeset=0

并 regenerate the kernel initramfs:

sudo update-initramfs -u

  • 安装linux source

sudo apt-get install dpkg-dev sudo apt-get source linux-image-$(uname -r)

  • 安装驱动

据说在14.04上安装cuda要把驱动选得正好。这里我们尝试安装384.90驱动成功，其他驱动没有每一个试过。首先下载正确驱动：

NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run

查看自己显卡是不是Nvidia的：

lspci grep -i vga

然后看列出来的名字里面有没有Nvidia。清除掉现有驱动：

sudo apt-get remove –purge nvidia-*

然后进入文本模式 (ctrl + alt + f1)。关闭图形界面：

sudo service lightdm stop

运行

sudo <driver’s name.run>

最好选择备份x11。安装完成后运行

nvidia-smi

确认版本是否正确。

  • 下载cuda_8.0:

cuda_8.0.61_375.26_linux.run

然后安装cuda_8.0:

chmod +x [cuda_8.0 run file] sudo [cuda_8.0 run file]

  • 在/etc/profile里面配置相应路径：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:/usr/local/cuda:${PATH} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

  • 对example里面的1_Utillities里面的deviceQuery进行make，然后执行。如果一切顺利，最后一行的输出应该是Pass

  • 安装cudnn。这里用到的文件是：

cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

对文件解压并放到相应文件夹：

tar -zxvf [cudnn file name.tgz]

sudo cp cuda/include/*.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

cd /usr/local/cuda/lib64

chmod 777 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

  • 安装anaconda

为了加速，我们使用了清华的anaconda镜像：

https//mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config –set show_channel_urls yes

为pip添加douban源, 创建 ~/.pip/pip.conf

在其中加入：

[global] index-url = http://pypi.douban.com/simple/ trusted-host = pypi.douban.com

然后就是创建虚拟环境，并在其中安装tensorflow-gpu by calling:

pip install tensorflow-gpu

步骤比较多，不过我们按照大致这套流程已经成功安装了3台机器了。话说，装完系统又发现手机不充电了，又是清理插口，又是各种测试，修了很久没弄好，仔细看才发现原来昨晚停电之后我的台式机一直没开机，所以USB口也根本没法供电。这样看来，我还蛮适合装电脑、修手机的中关村生活的…

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