在centos系統(tǒng)上配置pytorch的gpu加速涉及幾個關鍵步驟，包括安裝nvidia顯卡驅動、cuda toolkit和cudnn庫。以下是詳細的配置指南：
安裝NVIDIA顯卡驅動
首先，需要訪問NVIDIA官網下載并安裝與你的顯卡型號相匹配的驅動程序。例如，對于某些顯卡，可以使用以下命令進行安裝：
wget http://cn.download.nvidia.com/tesla/384.145/NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.runsudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-384.145.run
安裝CUDA Toolkit
接下來，根據(jù)你的深度學習框架要求（如pytorch），下載并安裝相應版本的CUDA Toolkit。例如，對于CUDA 10.1或更高版本，可以使用以下命令：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.reposudo mv cuda-rhel7.repo /etc/yum.repos.d/sudo yum clean allsudo yum install cuda
安裝cuDNN庫
最后，下載與CUDA版本兼容的cuDNN庫，并將其復制到CUDA的安裝目錄中。例如，對于CUDA 10.2，可以使用以下命令：
wget https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivetar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.tgzsudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64sudo chmod ar /usr/local/cuda/include/cudnn*.hsudo chmod ar /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
驗證安裝
完成上述步驟后，可以通過運行以下命令來驗證CUDA是否正確安裝：
nvcc -V
此外，為了確保PyTorch能夠使用GPU加速，可以通過conda安裝PyTorch，并選擇支持CUDA的版本。例如，安裝CUDA 10.1的PyTorch版本：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit10.1 -c pytorch
安裝完成后，可以通過Python代碼驗證PyTorch是否正確安裝并能夠使用GPU：
import torch print(torch.__version__)
如果在安裝過程中遇到任何問題，建議查閱PyTorch官方文檔或尋求社區(qū)的幫助。
