VSCODE ssh如何远程连接GPU

### 通过VSCode使用SSH远程连接到具有GPU的服务器配置教程 为了通过 VSCode 使用 SSH 远程连接到具有 GPU 的服务器，需要完成以下内容： #### 1. 安装并配置 VSCode 和 Remote-SSH 插件 首先，确保已安装最新版本的 Visual Studio Code[^1]。在 VSCode 中打开扩展市场，搜索 "Remote - SSH" 插件并安装。安装完成后，确认电脑已支持 SSH，并检查是否安装了 OpenSSH 客户端[^2]。 #### 2. 配置 SSH 登录信息 点击左侧工具栏中的远程资源管理器图标（一个电脑图标），选择 "SSH Targets" 的设置选项。这将引导你打开本地的 `.ssh/config` 文件。如果没有该文件，可以手动创建它。向服务器管理员获取服务器的连接信息，并将其添加到 `config` 文件中，格式如下[^3]： ```plaintext Host gpu-server HostName your-gpu-server-address User your-username Port 22 IdentityFile ~/.ssh/your-private-key ``` 其中： - `gpu-server` 是自定义的主机名。 - `your-gpu-server-address` 是服务器的 IP 地址或域名。 - `your-username` 是你在服务器上的用户名。 - `Port` 是服务器的 SSH 端口号，默认为 22。 - `IdentityFile` 是你的私钥路径（如果使用密钥认证）。 #### 3. 测试 SSH 连接 保存 `config` 文件后，返回 VSCode 的远程资源管理器，刷新列表以显示新配置的主机。右键单击主机名（如 `gpu-server`），选择 "Connect to Host in Current Window" 或 "Connect to Host in New Window"。系统可能会提示输入密码或确认指纹，按照提示操作即可[^4]。 #### 4. 配置 Python 解释器和 GPU 环境 连接成功后，打开命令面板（快捷键 `Ctrl+Shift+P`），搜索并选择 "Python: Select Interpreter"。从列出的解释器中选择与 GPU 兼容的 Python 环境，例如包含 CUDA 支持的 Anaconda 或 Miniconda 环境。可以通过以下命令检查 GPU 是否可用： ```bash nvidia-smi ``` 如果输出显示 GPU 的相关信息，则说明服务器已正确配置 GPU 环境。 #### 5. 调试和开发环境 在 VSCode 中安装必要的扩展，例如 "Python"、"Jupyter" 等。创建一个新的文件夹作为工作区，并上传本地代码文件到服务器。可以使用 SFTP 插件进行文件传输，具体步骤参考引用内容[^3]。 ```python import torch # 检查 PyTorch 是否检测到 GPU if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") print("Number of GPUs:", torch.cuda.device_count()) else: print("CUDA is not available.") ``` #### 注意事项 - 如果服务器未预先安装 NVIDIA 驱动程序或 CUDA 工具包，请联系服务器管理员进行安装。 - 确保本地和服务器之间的网络连接稳定，避免因超时导致连接中断。