一、环境准备与实例创建
注册腾讯云账号并完成实名认证后，在控制台选择GPU计算型实例，建议配置：
- 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS（预装NVIDIA驱动）
- 实例类型：GN7系列（配备Tesla T4/P40显卡）
- 存储空间：至少100GB系统盘+独立数据盘
创建完成后记录公网IP地址，建议通过密钥对方式保障登录安全。
二、驱动与工具包安装
对于自选镜像系统需手动安装驱动：
- 执行
nvidia-smi验证驱动状态 - 下载CUDA Toolkit 11.8版本并配置环境变量
- 安装cuDNN加速库并测试带宽性能
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH三、深度学习环境配置
推荐使用Anaconda管理Python环境：
- 创建独立虚拟环境：
conda create -n tf python=3.9 - 安装TensorFlow/PyTorch GPU版本
- 配置Jupyter Lab远程访问（端口映射需注意安全组设置）
四、远程连接与验证
提供三种主流连接方式：
- SSH命令行运行：适合批量任务执行
- PyCharm专业版远程调试：支持代码热更新
- Web版Jupyter：可视化交互首选
最终通过deviceQuery测试工具验证GPU可用性，出现Result = PASS表示环境配置成功。
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