一、部署前环境准备
在GPU云主机部署前需完成以下准备工作：
- 选择支持GPU虚拟化的云服务实例，推荐配置NVIDIA Tesla或A100系列显卡
- 确认操作系统版本兼容性，Ubuntu 20.04+/CentOS 7+为推荐系统
- 准备具有sudo权限的账户并更新系统组件：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y(Ubuntu)
sudo yum update -y(CentOS) - 禁用开源显卡驱动nouveau：
修改/etc/modprobe.d/blacklist.conf添加blacklist nouveau后执行update-initramfs -u
二、显卡驱动安装流程
以NVIDIA显卡为例的标准安装步骤：
- 从NVIDIA官网下载匹配GPU型号的驱动安装包（.run格式）
- 安装编译依赖包：
Ubuntu系统：sudo apt install gcc make pkg-config libglvnd-dev
CentOS系统：sudo yum install kernel-devel gcc - 执行驱动安装命令：
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run && sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run - 重启后验证驱动状态：
nvidia-smi显示GPU信息即成功
三、虚拟显卡配置与验证
完成基础驱动安装后需配置虚拟化组件：
- 安装NVIDIA GRID驱动实现虚拟显卡分配，需申请License并下载对应版本驱动
- 部署CUDA工具包时注意与驱动版本兼容性，推荐使用官方仓库安装
- 配置持久化模式防止掉卡：
nvidia-persistenced --persistence-mode
+-+ | NVIDIA-SMI 550.54.15 Driver Version: 550.54.15 | |-+-+--| | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+=======================| | 0 Tesla T4 On | 00000000:00:1E.0 Off | Off | | N/A 35C P0 25W / 70W | 0MiB / 15360MiB | 0% Default | +-+-+-+
四、性能优化建议
提升GPU云主机使用效率的关键措施：
- 启用MIG技术分割物理GPU为多个独立实例（仅限A100/V100）
- 设置GPU内存锁定避免交换：
sudo nvidia-smi -pm 1 - 定期使用
nvidia-bug-report.sh生成诊断报告
通过规范化的驱动安装流程和虚拟化配置，可充分发挥GPU云主机的计算潜力。建议在部署完成后运行深度学习基准测试（如ResNet50训练），验证显卡计算性能是否符合预期。不同云服务商的GPU实例可能存在特定优化配置，需参考厂商文档进行调整。
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