T630服务器配置机器学习环境：Ubuntu16.04、Nvidia驱动、CUDA9.0与CUDNN7详细指南

"本指南详细介绍了在戴尔T630服务器上安装Ubuntu16.04 Server、Nvidia驱动、CUDA 9.0和CUDNN 7的步骤。" 在进行机器学习环境的搭建时，首先需要准备以下资源： 1. Ubuntu 16.04 Server: 这是一个轻量级且稳定的操作系统，适合服务器环境，可以从官方网站下载对应版本。 2. CUDA 9.0: CUDA是NVIDIA提供的用于GPU计算的开发平台，它允许开发者利用GPU的强大并行计算能力。CUDA 9.0的安装包可以在NVIDIA的开发者网站上找到。 3. Nvidia驱动: 适配T630服务器的Nvidia显卡驱动，同样在NVIDIA官网下载，确保与服务器上的显卡型号匹配。 4. CUDNN 7: CUDNN是NVIDIA开发的深度学习库，加速了深度神经网络的训练和推理。CUDNN 7是针对CUDA 9.0的一个版本。 接下来是详细的安装流程： 安装Ubuntu 16.04 Server: 1. 使用UltraISO等工具制作Ubuntu 16.04 Server的启动U盘。 2. 进入T630服务器的BIOS设置，启用USB 3.0支持。 3. 插入U盘，设置服务器从U盘启动。 4. 按照安装向导的提示，选择语言、地区、国家、字符集等设置。 5. 配置网络，根据服务器的实际网络接口选择。 6. 设置主机名、用户全名、登录账号和密码。 7. 不加密home文件夹，选择默认的分区方式，使用整个磁盘并建立LVM（逻辑卷管理）。 8. 选择磁盘进行分区，并确认更改。 9. 选择不自动更新系统，安装OpenSSH Server以便远程访问。 10. 安装GRUB引导程序，最后确认安装。 安装Nvidia驱动: 1. 更新系统到最新版本：`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade` 2. 安装必要的依赖：`sudo apt-get install build-essential libssl-dev libgl1-mesa-glx libgl1-mesa-dev` 3. 下载对应Nvidia驱动，运行安装脚本：`sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run` 4. 在安装过程中，可能需要禁用 nouveau 驱动（NVIDIA的开源替代品），可以编辑 `/etc/modprobe.d/blacklist.conf` 文件，添加 `blacklist nouveau` 和 `options nouveau modeset=0`。 5. 重启服务器，验证驱动安装：`nvidia-smi` 安装CUDA 9.0: 1. 添加NVIDIA的CUDA仓库：`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb` 2. 更新软件列表：`sudo apt-get update` 3. 安装CUDA：`sudo apt-get install cuda` 4. 验证CUDA安装：`nvcc --version` 安装CUDNN 7: 1. 解压下载的CUDNN压缩包。 2. 将解压后的头文件复制到CUDA安装目录的include文件夹：`sudo cp -P include/* /usr/local/cuda/include/` 3. 将库文件复制到CUDA的lib64目录：`sudo cp -P lib64/* /usr/local/cuda/lib64/` 4. 更新链接器的缓存：`sudo ldconfig` 5. 验证CUDNN安装：`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2` 至此，T630服务器已成功配置了适用于机器学习的环境，包括Ubuntu 16.04 Server、Nvidia驱动、CUDA 9.0和CUDNN 7。现在，你可以在这个环境中安装TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，开始进行高效的GPU计算。