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本文将介绍在面向深度学习时，推荐的环境配置以及一些使用 Linux 的习惯。

本文的部分内容与 Debian 下 CUDA 生产环境配置笔记 有所重叠，但也有些许的不一样，在正文中不额外注明。

前言

本文将主要分 4 部分：

1. 配置 SSH 登陆
2. 安装显卡驱动
3. 安装 Docker 并配置“Docker 显卡驱动”
4. 切换至普通用户并安装 miniconda

配置 SSH 登陆

在安装完系统并重启之后，首先看到的是一个登陆界面，在这里输入我们在安装阶段设定好的 root 用户及密码即可。请注意，在输入密码的时候，是看不见自己输了什么、输了几个字符的。

配置用户登陆

登陆进 root 之后，在这里我们先什么都不做，先配置 root 用户的 ssh 登陆权限。在大部分的教程中都会直接在 /etc/ssh/sshd_config 中添加一行 PermitRootLogin yes，在这里笔者是及其不推荐的。

对于 root 用户来说，推荐的方式是密钥登陆，在本地用 ssh-keygen 生成一个公私钥对，将本地生成的 ~/.ssh/id_rsa.pub 拷贝至服务器的 ~/.ssh/authorized_keys 中（如果服务器中提示 ~/.ssh 不存在则执行 mkdir ~/.ssh 创建一个就好）。

在这里给出简单的命令：

mkdir -p ~/.ssh
echo 'content of your id_rsa.pub' >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

有些小伙伴会遇到如何把本地的 ~/.ssh/id_rsa.pub 弄到服务器中的问题，在这里提供 3 个解决方案：

1. 先临时打开 PermitRootLogin yes，用 ssh 拷过去后再关掉
2. 本地在 ~/.ssh 目录下用 python3 -m http.server 3000 起一个 HTTP 文件服务，然后去服务器上执行 wget
3. 使用 PasteMe 来传输，在这里不赘述

基础软件

在这里使用 TUNA 的 Debian 软件源 作为 APT mirror：

cat << EOF > /etc/apt/sources.list
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm main contrib non-free non-free-firmware
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm-updates main contrib non-free non-free-firmware
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian-security bookworm-security main contrib non-free non-free-firmware
EOF
apt update  # 更新索引
apt install curl wget screen git -y  # 常用软件

安装显卡驱动

软件依赖

apt update
apt install linux-headers-`uname -r` build-essential  # CUDA 驱动的依赖

禁用 Nouveau

这一步是必要的，因为 Nouveau 也是 NVIDIA GPU 的驱动程序，参考 nouveau - 维基百科。

cat << EOF > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
EOF
update-initramfs -u
reboot

下载驱动

前往 Official Drivers | NVIDIA 下载显卡驱动，请注意，CUDA Toolkit 不要选 Any，否则会获得一个十分旧的驱动，会影响 nvidia docker (CUDA >= 11.6) 的安装。

对于大部分服务器来说，操作系统选 Linux 64-bit，语言推荐选 English (US)。CUDA Toolkit 笔者在这里选择 12.4 版本，得到的下载链接为：NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07.run，下载到服务器上即可。

在这里我额外测试了一下，对于 Linux 64-bit 来说，不论是消费卡（RTX 4090、RTX 3090），还是面向数据中心的卡（H100、A100、V100、P4），驱动是一模一样的。

wget 'https://us.download.nvidia.com/tesla/550.90.07/NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07.run'

安装驱动

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07.run -s --no-questions --accept-license --disable-nouveau --no-drm

在这之后，执行 nvidia-smi -L 应该能看到如下内容：

$ nvidia-smi -L
GPU 0: Tesla P4 (UUID: GPU-***)
GPU 1: Tesla P4 (UUID: GPU-***)

显卡常驻

nvidia-persistenced 常驻

默认情况下，nvidia-smi 执行起来会很慢，它的等待时长会随着显卡数量的增加而增加。这是因为常驻模式（Persistence Mode）没有打开，对于服务器来说，强烈建议打开这一选项。

可以通过添加一个 启动项来保持常驻模式打开：

cat <<EOF >> /etc/systemd/system/nvidia-persistenced.service
[Unit]
Description=NVIDIA Persistence Daemon
Before=docker.service
Wants=syslog.target

[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/bin/nvidia-persistenced
ExecStopPost=/bin/rm -rf /var/run/nvidia-persistenced

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl start nvidia-persistenced
systemctl enable nvidia-persistenced

可以通过 nvidia-smi -q -i 0 | grep Persistence 来检查某张显卡该模式的状态。

安装 NVSwtich 驱动

如果读者使用的不是 SXM 的卡，请跳过这一步，如果不明白这里是在说什么，也可以先跳过

对于 H100 SXM、A100 SXM 等拥有 NVSwitch 的整机来说，需要额外安装 nvidia-fabricmanager 来启用对 NVSwitch 的支持。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/debian12/x86_64/nvidia-fabricmanager-550_550.90.07-1_amd64.deb
dpkg -i nvidia-fabricmanager-550_550.90.07-1_amd64.deb

请注意，这里的 nvidia-fabricmanager 需要与 CUDA Driver 版本匹配。

通过执行 nvidia-smi -q -i 0 | grep -i -A 2 Fabric 来验证 nvidia-fabricmanager 是否安装成功，看到 Success 代表成功。（参考资料：fabric-manager-user-guide.pdf，第 11 页）

$ nvidia-smi -q -i 0 | grep -i -A 2 Fabric
    Fabric
        State                             : Completed
        Status                            : Success

特殊情况处理

笔者曾经遇到过下载的 CUDA 驱动版本并未被 APT 中的 nvidia-fabricmanager 支持的情况，比如通过执行 apt-cache madison nvidia-fabricmanager-550 可以发现，nvidia-fabricmanager-550 只支持 550.90.07-1、550.54.15-1、550.54.14-1 三个版本，这种时候可通过执行 ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07.run --uninstall 来卸载 CUDA 驱动，然后重新下载支持的驱动版本。

$ apt-cache madison nvidia-fabricmanager-550
nvidia-fabricmanager-550 | 550.90.07-1 | https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/debian12/x86_64  Packages
nvidia-fabricmanager-550 | 550.54.15-1 | https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/debian12/x86_64  Packages
nvidia-fabricmanager-550 | 550.54.14-1 | https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/debian12/x86_64  Packages

安装 Docker

Docker CE 软件仓库

export DOWNLOAD_URL="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce"
wget -O- https://get.docker.com/ | sh

在这里需要给普通用户执行 docker 的权限。

# dockerd-rootless-setuptool.sh install  # rootless mode
usermod -aG docker ${your username}  # root mode

配置 Docker 可以调用显卡

Installing the NVIDIA Container Toolkit

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
apt update
apt install -y nvidia-container-toolkit
nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker  # 这一步会修改 /etc/docker/daemon.json
systemctl restart docker

测试：

如果网络不通的话，在镜像名前面添加 hub.uuuadc.top 以使用代理：hub.uuuadc.top/nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

如果能看到 nvidia-smi 的内容，则代表安装成功了。

普通用户安装 conda 环境

在这里我们退出 root 用户的登录，使用密码直接 SSH 登录普通用户。

随后我们从 Miniconda 下载 Miniconda: Miniconda3 Linux 64-bit

wget 'https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh'
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p ${HOME}/.local/miniconda3
${HOME}/.local/miniconda3/bin/conda init

配置 conda 镜像

Anaconda 镜像使用帮助

conda config --set show_channel_urls yes 
cat << EOF >> ~/.condarc
channels:
  - defaults
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
EOF

配置 pypi 镜像

PyPI 镜像使用帮助

pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 config set global.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn  # 当使用 http 或自签证书时需要这个配置

验证 Python 对 CUDA 的调用

在这里笔者也不推荐直接使用 base 环境，我们新建一个环境：

conda create -n python3 python=3.12
conda config --set auto_activate_base false  # 默认不激活 base 环境
echo 'conda activate python3' >> ~/.bashrc  # 默认激活 python3 环境

重新登录后可看到 python3 已经作为默认环境了。

我们简单下载一个 torch 来验证环境安装的正确性：

pip3 install torch numpy
python3 -c 'import torch; print(torch.tensor(0).cuda())'

尾声

建议

在这里再多啰嗦几句，希望能让后辈们少走些弯路：

1. 任何行为，不论是安装软件、配环境、写代码还是一些系统操作，都应该将影响降低至 最小范围。比如将 nvcc、gcc 装至用户、环境级别而不是直接用 root 安装。
2. 除了本章节的内容，在任何情况下，都不建议直接使用 root 账户进行操作，除非读者是一位对 Linux 非常熟悉的专家并且明白自己在做什么，否则会面临各种潜在的权限问题、崩溃、挖矿病毒、数据丢失等风险。
3. 在任何情况下，都不应该操作 Linux 本身的 Python 环境，请使用 venv 或 conda。
4. 在任何情况下，都不应该随意变更宿主机的 CUDA 版本，请使用 docker。
5. 不建议在宿主机中安装 nvcc、TensoRT 等内容，据笔者观察，至少 90% 的用户他们并不明白自己在做什么，所以 请使用 conda 或 docker。

备忘

1. 安装 cudnn

   conda install conda-forge::cudnn

2. 安装 nvcc

   conda install nvidia::cuda-nvcc

3. 安装 gcc

   conda install conda-forge::gcc

Reference

• Debian 下 CUDA 生产环境配置笔记
• Debian 软件源 - 清华大学开源软件镜像站
• Debian 下 CUDA 生产环境配置笔记 - Lucien's Blog
• nouveau - 维基百科
• Official Drivers | NVIDIA
• fabric-manager-user-guide.pdf
• Download Installer for Linux Debian 12 x86_64
• nvidia-persistenced 常驻
• Docker CE 软件仓库 - 清华大学开源软件镜像站
• Installing the NVIDIA Container Toolkit
• Miniconda - Anaconda document
• Anaconda 镜像使用帮助 - 清华大学开源软件镜像站
• PyPI 镜像使用帮助 - 清华大学开源软件镜像站