谭升
非主流人工智能科学家 我和外面那些妖艳的货不一样

【CUDA 基础】0.0 腾讯云CUDA环境搭建

腾讯云CUDA环境搭建

Macbook

我没有意思想要炫耀macbook(前几年确实是高端货),这玩意去星巴克,一桌子都是,但那里用来写程序的不多,最近几年Mac在中国普及度非常高,以前见不到几个,现在真的是到处都是,对于开发者,大部分用来开发IOS应用,也有小部分用于开发其他,我对Macbook有着更多的恩怨情仇,这里就不说了。
我为什么选择Macbook?
我的第一个mac里是有NVIDIA显卡的,为了这个mac我算是搭上了身家性命了,用mac研究了《三十天自制操作系统》,刚萨雷斯的数字图像处理,写了一百多篇CSDN博客(虽然质量不太高),当时坚持要买带显卡的,就为了学习cuda,然而,我已经换了第二台macbook了,这才刚刚开始深入研究CUDA,Macbook用久了真的感觉效率很高,linux桌面版说实话,我感觉稳定性并没有网上宣传的那么高(网上多半是说服务器版本的)桌面版本的谁用谁知道,天天给我弹出内核错误的消息,而macbook基本没啥问题,内核又是类unix,所以所有工具和linux很相似,但又更顺畅,当然价格也要高出很多。
但是,macbook上已经没有nvidia显卡了,肿么办?
我的办法是又买了一台有nvidia显卡的笔记本电脑,事实证明,脑残了,Lenovo下的linux做日常工作很不顺利,windows又有很多工具用不爽(比如我们的后面要用到的cuda的一些调试工具)。
就在决定过年带哪个电脑的时候,我想起来了,可以找找有没有可以用的云服务器,这样,我们就能愉快的在mac上编码,然后远程调试运行就可以了,于是我先写了一篇搭建环境的文章,来供大家参考

这个云那个云多到不行,提供GPU服务的也越来越多,第一选择本来是google云,但是google那边要申请gpu资源,还有先交35 USD 的费用,还要翻墙,然后我觉果断的拒绝了,同样的功能,腾讯这边能便宜不少,于是我开始配置在腾讯云上的环境。
首先就是买买买买,贵不贵?不便宜,但是看起来不错,每小时十几块钱(前几天去了一次网吧,我还以为两三块钱一个小时,结果服务员小妹妹说三十,一脸😳)

腾讯云GPU购买

按照下面这个基本过程操作(2018年1月完成以下操作,如果过段时间腾讯界面修改,那么以当时的为准)



这里必须要注意一下,因为有的区没有GPU服务器,所以一定要选一个有的地区买,我之前就傻傻的在北京区折腾半天,我以为从“GPU云服务器”那个按钮点进来的,就每个机器都有GPU呢。。结果折腾半天也安装不上CUDA,后来发现,naive啊!

选一个你能接受的,我们目前这点小知识,最最最简陋的就够了,后面多GPU的试验估计我已经回到公司了,机器多得是,哈哈

点击服务市场,里面有带有CUDA的操作系统(搜索就可以了),我们选ubuntu的CUDA7.5。这次我们会自己制作一个镜像,把我们安装的一些东西打包起来,下次再买的时候可以直接安装我们自己的镜像。就不用配置环境了,安装好的全家桶。

配置一些基本信息,包括登录密码,记住开启ssh 22端口,不然没办法登录了

等待云端配置。

配置完成,注意你的公网IP,我们一会儿要用这个地址登录。

连接到云


简单的ssh登录,第一次要确认输入个yes,然后输入密码就可以了
登录成功后我们要做的就是安装CUDA和CMAKE,这两个是我们后面整个工程都需要的。

安装CUDA7.5

安装CUDA比较简单,因为操作系统已经安装好NVIDIA驱动了,我们直接输入

就会有提示让你安装CUDA-Tookite,按照他的提示安装就好了。

安装CMAKE

  1. 去官网下载linux版的源代码
  2. 解压源代码,进入源代码目录,
  3. 执行:./bootstrap
  4. 执行:make
  5. 执行:sudo make install

验证环境

验证环境可以很多中方法,编译CUDA例子,运行也可以,用自己的也可以,我们用我们自己写的小代码来测试下,看运行是否成功
先用nvidia-smi命令来看一下驱动是否正确安装

从我们的代码库中clone一份我们的学习cuda的代码,cmake一下

别忘了给我来个星星


看起来一帆风顺,继续下一步,cmake完后make一下,所有都生成成功了,执行一个例子,发现运行成功了,获取到的GPU型号是Tesla M40 24G 足够我们干各种各样的试验了

制作一个镜像

我们是按照小时租的服务器,所以我们争取在线下写的正确些,然后买了服务器以后就马上做各种试验观察结果,因为服务器是按照小时收费的,我们尽可能的要快一些,所以,如果每次都配置环境,浪费时间太多,我们用搭建好的环境做个镜像出来,下次再买服务器的时候可以直接安装,美滋滋

更多里面有个只做镜像的功能,写好描述就可以,别到时候自己都忘了

及时销毁

我们是按照小时收费的,所以用完了以后马上去销毁掉

更多操作里面有销毁,等你确定备份好镜像了,可以关机了,就销毁就可以了。

总结

好久没写这种流水账一样的文章,感觉写起来确实很流畅,没有啥精神压力,这篇文章只是写给那些没有nvidia设备还想学习CUDA的同学们,有nvidia显卡的同学可以直接在本地装CUDA和CMAKE方法类似。

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