如何搭建深度学习的多 GPU 服务器

作者：煮酒与君饮 | 2024-08-06 22:13:20

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如何搭建深度学习的多 GPU 服务器

引言

随着深度学习模型，尤其是大型语言模型的规模不断扩大，对于开发和本地部署这些模型所需的图形处理单元（GPU）内存的需求也在日益增加。构建或获得一台装备有多个GPU的计算机只是面临的挑战之一。默认情况下，大多数库和应用程序仅支持单个GPU的使用。因此，计算机还需要安装合适的驱动程序和能够支持多GPU配置的库。

本文^[1]旨在提供一份设置多GPU（Nvidia）Linux系统的指南，以及一些重要库的安装方法。这将帮助你节省在实验过程中的时间，让你能够更快地开始你的开发工作。

文章最后还提供了一些流行的开源库的链接，这些库能够支持多GPU配置，以便于进行深度学习。

目标

配置一个多GPU Linux系统，并安装必要的库，如CUDA Toolkit和PyTorch，以便开始你的深度学习之旅

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