前言

小組服務器供組內多人使用（代代相傳），維護困難，望各位遵守使用規則，當前為第一版使用說明：

提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例僅供參考

一、服務器配置介紹

1、服務器系統及硬體：

1. 服務器系統：CentOS7.9
2. 服務器CPU：Intel? Core? i7-7800X
3. 服務器GPU：兩張GeForce GTX 1080 Ti
4. 服務器記憶體：32G
5. 服務器硬碟：250G固態（系統盤）+2T機械

2、服務器系統用戶

1.root用戶：

1. 家目錄：/root
2. 配額：50G

2.lxp用戶：

1. 家目錄：/home/lxp
2. 配額：176G

3、服務器磁盤掛載情況

1. 固態硬碟：250G固態作為系統盤，其中50G供root使用，其余用戶共用176G（目前只有lxp用戶），另外的空間用作臨時存盤空間，
2. 機械硬碟：2T的機械硬碟全部掛在/home/lxp/data目錄下，供存放資料，

二、服務器使用介紹

1、目錄使用：

1. /home/lxp/software：安裝軟體路徑，所有軟體安裝到此路徑
2. /home/lxp/data：保存資料路徑，所有個人的資料或代碼保存在此路徑（建議在此目錄創建個人資料目錄，將個人資料保存至個人資料目錄下）
3. /usr/local/：cuda安裝路徑（此路徑為默認路徑，安裝時一般不需要修改，在安裝時需要注意查看，以方便cuda版本切換）
4. /home/lxp/data/software_zip：用于存放各種軟體或是驅動安裝包，安裝包下載不易，環境安裝完成后就把它丟這個目錄下吧

2、資料傳輸工具使用：

1.火狐瀏覽器：

使用火狐瀏覽器下載的檔案默認保存在：/home/lxp/下載

2.wget命令：

使用wget命令下載時默認保存至當前命令目錄，可以使用-P指定目錄
wget -P /home/lxp/data URL路徑

3.FTP服務器：

服務器已經開通FTP服務器，學校內網可以直接訪問，使用ftp://172.20.(重啟后變動，需要提前確定)連接

1. 用戶名：lxp
2. 密碼：123456
3. 主目錄：/home/lxp/data

3、lxp用戶下使用yum（權限問題解決）：

使用lxp用戶直接使用yum時會提示權限不夠，可以通過sudo命令解決（無需root用戶權限）：

#所有提示權限不夠的命令，都可以通過加sudo解決(不要隨意使用root用戶權限)
sudo yum install wget

4、專案環境配置：

1、conda虛擬環境創建：

本系統下安裝了Anaconda3，自帶Python3.8
創建虛擬環境參考鏈接: Anaconda使用

2、框架安裝：

由于框架的安裝時間較長（以Pytorch為例），所以一般不在創建虛擬環境的時候安裝Pytorch，而在安裝cuda之前，需要根據專案所需的Pytorch框架找到對應的cuda版本，安裝Pytorch以及cuda版本匹配可以參考官網鏈接，

3、cuda安裝：

cuda下載： 下載鏈接（可以先下載到/home/lxp/下載，目錄下，安裝完成后可以將其剪切到/home/lxp/data/software_zip目錄下），
如下以cuda_8.0.61_375.26_linux.run為例：

#首先切換目錄之下載目錄，并更改檔案權限
sudo chmod 777 cuda_8.0.61_375.26_linux.run
sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run   #執行檔案

按住空格（跳過安裝協議檔案）直到出現按下面的選項：

至此安裝完成，

4、cudnn安裝：

cudnn下載： 下載鏈接（下載對應已經安裝cuda的cudnn版本，下載前需要先登陸），
如下以cudnn-8.0-linux-x64-v7.1.tgz為例：

#首先切換目錄之下載目錄，將cudnn中的檔案復制到cuda對應的檔案中
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v7.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64/ 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*

5、系統默認cuda切換：（不建議修改，建議在啟動虛擬環境時啟用相應的cuda驅動，如下步驟6）

可以通過修改系統的環境變數來修改系統默認cuda版本，安裝了多個CUDA的版本，那么可以在這些CUDA的版本之間切換(切換后記得安裝對應的cudnn的版本)
在安裝了多個cuda版本后，可以在/usr/local/目錄下查看自己安裝的cuda版本
只需要洗掉cuda軟鏈接，然后重新建立指向另一個版本的軟鏈接即可

#只需要洗掉原有鏈接，然后建立新的cuda鏈接即可
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda

6、Anaconda虛擬環境自動啟用相應的cuda版本：

虛擬環境運?時，實際是從元件的地址找需要的cuda元件，所以我們只需要指定 cuda路徑 . 即保證該環境啟動時，把cuda 8的地址加?入到cuda路徑 ，關閉該環境時再移除，以下以虛擬環境test_env為例，
激活時（activate）執行腳本：
在腳本檔案中$v表示取變數值，變數直接命名

#1、創建環境啟動時的腳本
mkdir -p /home/lxp/software/anaconda3/envs/test_env/etc/conda/activate.d
touch /home/lxp/software/anaconda3/envs/test_env/etc/conda/activate.d/activate.sh
#2、編輯腳本執行命令
vim /home/lxp/software/anaconda3/envs/test_env/etc/conda/activate.d/activate.sh
#在命令中加入寫入如下命令：(注意替換路徑)
#!/bin/sh
ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH_8=$LD_LIBRARY_PATH #取名時添加一個隨即數字避免沖突
ORIGINAL_PATH_8=$PATH
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
#3、添加執行權限
chmod +x /home/lxp/software/anaconda3/envs/test_env/etc/conda/activate.d/activate.sh

關倍訓境時（deactivate）執行腳本：

#1、創建環境啟動時的腳本
mkdir -p /home/lxp/software/anaconda3/envs/test_env/etc/conda/deactivate.d
touch /home/lxp/software/anaconda3/envs/test_env/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh
#2、編輯腳本執行命令
vim /home/lxp/software/anaconda3/envs/test_env/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh
#在命令中加入寫入如下命令：(注意替換路徑)
#!/bin/sh
export LD_LIBRARY_PATH=$ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH_8
unset ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH_8
export PATH=$ORIGINAL_PATH_8
unset ORIGINAL_PATH_8
#3、添加執行權限
chmod +x /home/lxp/software/anaconda3/envs/test_env/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh

測驗：（可以看到打開虛擬環境后切換到了指定的cuda版本，關閉虛擬環境后又還原到了原版本）

總結

暫時好像是一勞永逸，日后維護還得小心，第一版使用說明就這些吧！！！

參考檔案：

1、Linux下CUDA的多版本安裝及切換.
2、CentOS7安裝NVIDIA顯卡驅動.