一、实例选购与创建
在腾讯云控制台中创建GPU实例需遵循以下步骤：
- 登录腾讯云官网，进入“产品” > “计算” > “GPU云服务器”页面
- 选择实例规格：推荐GN7系列(Tesla T4)或GN8系列(Tesla P40)，根据需求选择CPU/内存配置
- 配置系统镜像：建议选择Ubuntu 20.04或Windows Server 2019数据中心版
- 设置安全组与存储：建议系统盘选择100GB SSD，按需配置公网带宽
- 完成购买后，通过SSH或远程桌面连接服务器（Windows系统需使用RDP协议）
二、基础环境配置
完成系统登录后需进行基础环境准备：
- 禁用系统自带Nouveau驱动（仅Linux系统）：
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf # 添加：blacklist nouveau options nouveau modeset=0 sudo reboot - 安装编译依赖：
sudo apt install gcc g++ make kernel-devel - 配置Anaconda清华镜像源（Linux）：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
三、GPU驱动与CUDA安装
推荐通过官方渠道安装驱动组件：
- 访问NVIDIA官网下载CUDA Toolkit 11.x版本
- 执行网络安装命令（以CUDA 11.0为例）：
wget https://developer.download.nvidia.com/.../cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.2-450.51.05-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-*.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda - 验证驱动安装：
nvidia-smi # 查看GPU状态
四、深度学习框架验证
通过以下步骤验证环境可用性：
- 安装PyTorch GPU版本：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch - 编写测试脚本验证CUDA支持：
import torch print(torch.cuda.is_available) # 输出True表示成功
通过标准化流程可在30分钟内完成腾讯云GPU实例的创建与环境部署。建议定期更新驱动版本，并通过nvidia-smi监控GPU资源使用情况。对于Windows用户，可直接使用预装驱动的GPU实例镜像加速部署流程。
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