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阿里云GPU云服务器管理NVIDIA驱动教程，GPU云加速器

2020-11-10 点击量：

　　典名科技本文介绍阿里云GPU云服务器如何管理NVIDIA驱动教程、GPU云加速器。手动安装GPU驱动，手动卸载GPU驱动，在GPU实例中安装GRID驱动（Linux），在vgn6i和vgn5i实例中安装GRID驱动（Linux）。仅供参考。

手动安装GPU驱动

　　如果在创建实例时没有选择自动安装GPU驱动，您必须在创建后手动安装。如何为GPU实例手动安装GPU驱动。

vgn6i和vgn5i只支持安装GRID驱动。

操作步骤

进入NVIDIA官网。
手动查找适用的驱动程序。
1. 根据实例规格配备的GPU选择产品类型、产品系列和产品家族。
  各GPU计算型规格的GPU信息如下表所示：
  信息项 gn4 gn5 gn5i gn6v gn6i
  产品类型 Tesla Tesla Tesla Tesla Tesla
  产品系列 M-Class P-Series P-Series V-Series T-Series
  产品家族 M40 Tesla P100 Tesla P4 Tesla V100 Tesla T4
2. 根据实例使用的镜像选择的操作系统版本。
  如果实例使用Debian操作系统，选择Linux 64-bit。如果下拉列表中没有显示所需的操作系统，请单击下拉列表底部的选择所有操作系统。
3. 选择CUDA Toolkit版本。
4. 选择语言。
5. 单击搜索。
确认驱动程序信息，然后单击下载。
如果您为Linux实例安装GPU驱动，请不要关闭下载页面，安装GPU时需要参考下载页面中其他信息的安装步骤。
安装GPU驱动。
- 为Linux实例安装GPU驱动：
  1. 下载并安装kernel对应版本的kernel-devel和kernel-header包。
    说明 kernel-devel和kernel版本不一致会导致在安装driver rpm过程中driver编译出错。您可以在实例中运行rpm –qa | grep kernel检测版本是否一致。确认版本后，再重新安装驱动。
  2. 运行命令sudo rpm -qa | grep $(uname -r)，确认已经下载并安装kernel-devel和kernel-header包。
    以CentOS 7.3为例，如果出现下方类似的版本信息，表示已经安装完成。
    kernel-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64 kernel-headers-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64 kernel-tools-libs-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64 python-perf-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64 kernel-tools-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64
  3. 按照驱动程序下载页中其他信息的步骤安装GPU驱动。
    以Linux 64-bit Ubuntu 14.04为例，其它信息中提示的步骤如下所示：
- 为Windows实例安装GPU驱动：
  双击安装文件，按提示完成安装。
  说明对于Windows系统，GPU驱动安装生效后，Windows自带的远程连接（RDP）协议不支持DirectX、OpenGL等相关应用。您需要自行安装VNC服务和客户端，或使用其它支持此类应用的协议，例如PCOIP、XenDesktop HDX 3D等。

信息项	gn4	gn5	gn5i	gn6v	gn6i
产品类型	Tesla	Tesla	Tesla	Tesla	Tesla
产品系列	M-Class	P-Series	P-Series	V-Series	T-Series
产品家族	M40	Tesla P100	Tesla P4	Tesla V100	Tesla T4

手动卸载GPU驱动

您可以手动卸载GPU驱动，卸载命令视GPU驱动安装方式和镜像类型而定。

背景信息

本文中登录root用户操作。如果您是普通用户，请使用sudo命令获取root权限后再操作。

如果您使用自动安装功能安装了GPU驱动，卸载方式视操作系统类型而定：

CentOS和SUSE操作系统使用run方式。
Ubuntu操作系统使用deb方式。

在Ubuntu操作系统中卸载GPU驱动

如果您使用deb安装包安装了GPU驱动，建议您按照以下步骤卸载GPU驱动，以下步骤以Driver 410.104、CUDA 10.0.130、cuDNN 7.5.0为例。

运行以下命令卸载GPU驱动。
```
apt-get remove --purge nvidia-*
```

运行以下命令卸载CUDA和cuDNN库。

apt autoremove --purge cuda-10-0
rm -rf /usr/local/cuda-10.0

运行以下命令重启实例。
```
reboot
```

如果您使用run安装包安装了GPU驱动，建议您按照以下步骤卸载GPU驱动。

运行以下命令卸载GPU驱动。
```
/usr/bin/nvidia-uninstall
```
运行以下命令卸载CUDA和和cuDNN库。
```
/usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller
rm -rf /usr/local/cuda-10.0
```
说明不同CUDA版本，卸载命令可能存在差别，如果未找到cuda-uninstaller文件，请到/usr/local/cuda/bin/下查看是否存在uninstall_cuda开头的文件。如果有，则将命令中的cuda-uninstaller替换为该文件名。
运行以下命令重启实例。
```
reboot
```

在CentOS操作系统中卸载GPU驱动

如果您使用run安装包安装了GPU驱动，建议您按照以下步骤卸载GPU驱动，以下步骤以Driver 410.104、CUDA 10.0.130、cuDNN 7.5.0为例。

运行以下命令卸载GPU驱动。
```
/usr/bin/nvidia-uninstall
```
运行以下命令卸载CUDA和cuDNN库。
```
/usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller
rm -rf /usr/local/cuda-10.0
```
说明不同CUDA版本，卸载命令可能存在差别，如果未找到cuda-uninstaller文件，请到/usr/local/cuda/bin/下查看是否存在uninstall_cuda开头的文件。如果有，则将命令中的cuda-uninstaller替换为uninstall_cuda开头的文件名。
运行以下命令重启实例。
```
reboot
```

如果您在CentOS 7中使用rpm安装包安装了GPU驱动，建议您按照以下步骤卸载GPU驱动。

运行以下命令卸载GPU驱动。

yum remove xorg-x11-drv-nvidia nvidia-kmod cuda-drivers
yum remove nvidia-diag-driver-local-repo-rhel7-410.104

运行以下命令卸载CUDA和cuDNN库。

yum remove /usr/local/cuda-10.0
rm -rf /usr/local/cuda-10.0

运行以下命令重启实例。
```
reboot
```

如果您在CentOS 6中使用rpm安装包安装了GPU驱动，建议您按照以下步骤卸载GPU驱动。

运行以下命令卸载GPU驱动。

yum remove xorg-x11-drv-nvidia nvidia-kmod cuda-drivers
yum remove nvidia-diag-driver-local-repo-rhel6-410.104

运行以下命令卸载CUDA。
```
yum remove /usr/local/cuda-10.0
```
运行以下命令重启实例。
```
reboot
```

在SUSE操作系统中卸载GPU驱动

如果您使用run安装包安装GPU驱动，建议您按照以下步骤卸载GPU驱动，以下步骤以CUDA 9.0.176为例。

运行以下命令卸载GPU驱动。
```
/usr/bin/nvidia-uninstall
```

运行以下命令卸载CUDA和cuDNN库。

/usr/local/cuda/bin/uninstall_cuda_9.0.pl
rm -rf /usr/local/cuda-9.0

运行以下命令重启实例。
```
reboot
```

在GPU实例中安装GRID驱动（Linux）

如何在运行Linux操作系统的GPU实例中安装GRID驱动，并搭建桌面显示环境。

前提条件

创建一台GPU实例，确保实例能访问公网。
说明本文介绍如何为运行Linux操作系统的GPU实例安装GRID驱动，对需要运行Windows操作系统的GPU实例，在创建GPU实例时选用预装GRID驱动的付费镜像即可。
建议您选择公共镜像中的镜像。如果您选择了镜像市场中预装NVIDIA驱动的镜像，创建实例后您必须禁用nouveau驱动。
nouveau是一款开源驱动，必须禁用nouveau才能成功安装新的驱动，禁用方法：在/etc/modprobe.d目录下创建一个nouveau.conf文件，添加blacklist nouveau。
在本地机器上已经安装了VNC连接软件，例如本示例中使用的VNC Viewer。
向NVIDIA购买了GRID License。该方式需要自建License服务器，您可以购买ECS实例并参考NVIDIA官网教程搭建。

背景信息

如果您的GPU实例需要OpenGL图形支持，必须在实例上安装GRID驱动。GPU实例自带的NVIDIA GPU计算卡，例如P100、P4、V100等，因为NVIDIA GRID License而限制了GPU图形功能，您可以使用NVIDIA官方发布的GRID驱动满足使用OpenGL图形功能的需求。

说明非NVIDIA合作伙伴不能从NVIDIA官网下载该驱动，本章节操作步骤中介绍了从阿里云获取GRID驱动安装包的方法。

本文介绍如何为非vGPU的GPU实例安装GRID驱动，如果您需要为配备vGPU的GPU实例（vgn6i和vgn5i）安装GRID驱动。

操作步骤

安装GRID驱动的步骤如下：

Ubuntu 16.04 64-bit：
1. 在Ubuntu 16.04 64-bit中安装GRID驱动
2. 在Ubuntu 16.04 64-bit中测试GRID驱动
CentOS 7.3 64-bit：
1. 在CentOS 7.3 64-bit中安装GRID驱动
2. 在CentOS 7.3 64-bit中测试GRID驱动

在Ubuntu 16.04 64-bit中安装GRID驱动

远程连接Linux实例。

依次运行以下命令升级系统并安装KDE桌面。

apt-get update
apt-get upgrade
apt-get install kubuntu-desktop

运行reboot命令重启系统。
再次远程连接Linux实例，并运行以下命令下载NVIDIA GRID驱动包。
NVIDIA GRID驱动包中有多个系统的GRID驱动。Linux GRID驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-430.99-grid.run。
```
wget http://grid-9-4.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/NVIDIA-Linux-x86_64-430.99-grid.run
```

依次运行以下命令，并按界面提示安装NVIDIA GRID驱动。

chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-430.99-grid.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-430.99-grid.run

运行命令nvidia-smi测试驱动安装结果。
如果返回以下类似结果，说明驱动已经成功安装。
按以下步骤添加License服务器并激活License。
1. 切换到/etc/nvidia目录：cd /etc/nvidia。
2. 创建gridd.conf文件：cp gridd.conf.template gridd.conf。
3. 在gridd.conf文件中添加License服务器的信息。
```
ServerAddress=
ServerPort=
FeatureType=2
EnableUI=TRUE
```
运行命令安装x11vnc。
```
apt-get install x11vnc
```
运行命令lspci | grep NVIDIA查询GPU BusID。
本示例中，查询到的GPU BusID为00:07.0。
配置X Server环境并重启。
1. 运行命令nvidia-xconfig --enable-all-gpus --separate-x-screens。
2. 编辑/etc/X11/xorg.conf，在Section "Device"段添加GPU BusID，如本示例中为BusID "PCI:0:7:0"。
3. 运行reboot命令重启系统。

在Ubuntu 16.04 64-bit中测试GRID驱动

运行命令安装GLX测试程序。

apt-get install mesa-utils

运行命令startx启动X Server。
- 如果没有startx命令，执行apt-get install xinit命令安装。
- startx启动时可能会提示hostname: Name or service not known。这个提示不会影响X Server启动。您可以运行命令hostname查得主机名后，再修改/etc/hosts文件，将127.0.0.1后的hostname改为本机的hostname。
开启一个新的SSH客户端终端，运行命令启动x11vnc。
```
x11vnc -display :1
```
如果看到如下图所示的信息，表示x11vnc已经成功启动。此时，您能通过VNC Viewer等VNC远程连接软件连接实例。
登录ECS控制台，在实例所在安全组中添加安全组规则，允许TCP 5900端口的入方向访问。
在本地机器上，使用VNC Viewer等VNC远程连接软件，通过实例公网IP地址:5900连接实例，进入KDE桌面。
按以下步骤使用glxinfo命令查看当前GRID驱动支持的配置。
1. 开启一个新的SSH客户端终端。
2. 运行命令export DISPLAY=:1。
3. 运行命令glxinfo –t列出当前GRID驱动支持的配置。
按以下步骤使用glxgears命令测试GRID驱动。
1. 在KDE桌面上，右键单击桌面，并选择Run Command。
2. 运行glxgears启动齿轮图形测试程序。
  如果出现如下图所示的窗口，表明GRID驱动正常工作。

在CentOS 7.3 64-bit中安装GRID驱动

远程连接Linux实例。

依次运行以下命令升级系统并安装KDE桌面。

yum update
yum install kernel-devel
yum groupinstall "KDE Plasma Workspaces"

运行reboot重启系统。
再次远程连接Linux实例，并运行以下命令下载并解压NVIDIA GRID驱动包。
NVIDIA GRID驱动包中包含多个系统的GRID驱动，其中，Linux GRID驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-430.99-grid.run。
```
wget http://grid-9-4.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/NVIDIA-Linux-x86_64-430.99-grid.run
```
按以下步骤关闭nouveau驱动。
1. 运行vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf，添加blacklist nouveau。
2. 运行vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf，添加以下内容。
```
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
```
3. 运行mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.img。
4. 运行dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)。
运行reboot重启系统。

依次运行以下命令，并按界面提示安装NVIDIA GRID驱动。

chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-430.99-grid.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-430.99-grid.run

运行命令nvidia-smi测试驱动是否安装成功。
如果返回以下类似结果，说明驱动已经成功安装。
按以下步骤添加License服务器并激活License。
1. 切换到/etc/nvidia目录：cd /etc/nvidia。
2. 创建gridd.conf文件：cp gridd.conf.template gridd.conf。
3. 在gridd.conf文件中添加License服务器的信息。
```
ServerAddress=
ServerPort=
FeatureType=2
EnableUI=TRUE
```
安装x11vnc。
```
yum install x11vnc
```
运行命令lspci | grep NVIDIA查询GPU BusID。
本示例中，查询到的GPU BusID为00:07.0。
配置X Server环境。
1. 运行命令nvidia-xconfig --enable-all-gpus --separate-x-screens。
2. 编辑/etc/X11/xorg.conf，在Section "Device"段添加GPU BusID，如本示例中为BusID "PCI:0:7:0"。
运行reboot重启系统。

在CentOS 7.3 64-bit中测试GRID驱动

运行命令startx启动X Server。
开启一个新的SSH客户端终端，运行命令启动x11vnc。
```
x11vnc -display :0
```
如果看到如下图所示的信息，表示x11vnc已经成功启动。此时，您能通过VNC Viewer等VNC远程连接软件连接实例。
登录ECS管理控制台，在实例所在安全组中添加安全组规则，允许TCP 5900端口的入方向访问。具体操作，请参见添加安全组规则。
在本地机器上，使用VNC Viewer等VNC远程连接软件，通过实例公网IP地址:5900连接实例，进入KDE桌面。
按以下步骤使用glxinfo命令查看当前GRID驱动支持的配置。
1. 开启一个新的SSH客户端终端。
2. 运行命令export DISPLAY=:0。
3. 运行命令glxinfo –t列出当前GRID驱动支持的配置。
按以下步骤使用glxgears命令测试GRID驱动。
1. 在KDE桌面上，右键单击桌面，并选择Run Command。
2. 运行glxgears启动齿轮图形测试程序。
  如果出现如下图所示的窗口，表明GRID驱动正常工作。

在vgn6i和vgn5i实例中安装GRID驱动（Linux）

如果您的GPU实例需要支持OpenGL图形显示，必须安装GRID驱动。GPU实例配备的NVIDIA GPU计算卡尚未激活NVIDIA GRID License，GPU图形功能受到限制，您需要购买并激活GRID License。本章节以操作系统为Ubuntu 16.04 64-bit的轻量级GPU实例vgn6i和vgn5i为例，介绍如何安装GRID驱动并激活GRID License。

前提条件

创建一台vgn6i或vgn5i实例，确保实例可以访问公网，建议您选择公共镜像中的镜像。
说明本文介绍如何为运行Linux操作系统的实例安装GRID驱动，对需要运行Windows操作系统的实例，在创建实例时选用预装GRID驱动的付费镜像即可，请参见创建配备NVIDIA GPU的实例。
在本地机器上安装了远程连接工具，例如VNC Viewer。
向NVIDIA购买了GRID License。该方式需要自建License服务器，您可以购买ECS实例并参考NVIDIA官网教程搭建。

背景信息

本文介绍如何为配备vGPU的GPU实例（vgn6i和vgn5i）安装GRID驱动，如果您需要为非vGPU的GPU实例安装GRID驱动，请参见在GPU实例中安装GRID驱动（Linux）。

操作步骤

禁用nouveau。
nouveau是部分Linux系统中预装的一款开源驱动，必须禁用nouveau才能成功安装新的驱动。
1. 远程连接实例。
2. 查看是否存在blacklist-nouveau.conf文件。
```
ls /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
```
3. 如果blacklist-nouveau.conf文件存在且已配置以下内容，则跳过本步骤。否则需要执行命令vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf创建文件，并在文件中添加以下内容禁用nouveau。
```
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
```
4. 生成kernel initramfs。
```
rmmod nouveau
update-initramfs -u
```
5. 重启实例。
```
reboot
```

下载GRID驱动安装包。

远程连接实例。

下载GRID驱动安装包。

vgn5i GRID Guest驱动安装包：

wget http://nvidia-418.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/NVIDIA-Linux-x86_64-418.70-grid.run

vgn6i GRID Guest驱动安装包：

wget http://grid-9-2.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/NVIDIA-Linux-x86_64-430.63-grid.run

安装GRID驱动。

vgn5i

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-418.70-grid.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-418.70-grid.run

vgn6i

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-430.63-grid.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-430.63-grid.run

测试GRID驱动是否安装成功。
```
nvidia-smi
```
如果返回以下GRID驱动信息，说明驱动安装成功。
添加License服务器。
1. 切换到/etc/nvidia目录。
```
cd /etc/nvidia
```
2. 创建gridd.conf文件。
```
cp gridd.conf.template gridd.conf
```
3. 在gridd.conf文件中添加License服务器的信息。
```
ServerAddress=
ServerPort=7070）>
FeatureType=1
```
重启实例使License服务器配置生效。
```
reboot
```
查看License是否激活成功。
1. 远程连接实例。
2. 查看License状态。
```
systemctl status nvidia-gridd
```
  返回结果显示 License acquired successfully，表示License激活成功。

GPU云加速器

飞天AI加速器AIACC（Apsara AI Accelerator）是阿里云自研的AI加速器，包括训练加速器AIACC-Training和推理加速器AIACC-Inference，支持统一加速AI主流计算框架TensorFlow、PyTorch、MxNet和Caffe。GPU云加速器可以自动配置包含AIACC-Training的Python Conda环境。

背景信息

Conda是一款开源跨平台的软件包和环境管理系统。在GPU云加速器自动配置的Python Conda环境中，您可以轻松安装和切换深度学习框架，并通过AIACC-Training显著提升训练性能。

AIACC-Training包括以下加速特性：

梯度融合通信支持自适应多流、自适应梯度融合，显著提升带宽密集的网络模型的训练性能，约提速50%至300%。
采用去中心化梯度协商机制，将大规模节点下梯度协商的通信量降低1到2个数量级。
采用分级的Allreduce方法，支持FP16梯度压缩及混合精度压缩。
支持在训练过程中开启NaN检查，支持定位NaN来自于哪个梯度（需要为SM60及更新平台）。
提供针对MXNet的API扩展，支持insighface类型的数据和模型并行。
提供针对RDMA网络的深度优化。

自动安装AIACC-Training

AIACC依赖GPU驱动、CUDA和cuDNN，请在创建GPU实例时，配置自动安装GPU驱动，然后选中GPU云加速器。GPU实例创建完成后，会根据您选择的CUDA版本配置包含AIACC-Training v1.3.0的Python Conda环境。创建GPU实例的具体操作，请参见创建配备NVIDIA GPU的实例。自动安装GPU云加速器

Python Conda环境包括AIACC-Training及OpenMPI等依赖包，但不包括深度学习框架。安装深度学习框架的具体操作，请参见安装深度学习框架。

CUDA版本决定支持安装的深度学习框架版本，对应关系如下表所示。


CUDA版本	默认进入的Conda环境	支持安装的深度学习框架版本
CUDA 10.1	tf2.1_cu10.1_py36	Tensorflow 2.1
CUDA 10.0	tf1.15_tr1.4.0_mx1.5.0_cu10.0_py36	Tensorflow 1.15 + Pytorch 1.4.0 + MXNet 1.5.0 Tensorflow 1.14 + Pytorch 1.3.0 + MXNet 1.4.0
CUDA 9.0	tf1.12_tr1.3.0_mx1.5.0_cu9.0_py36	Tensorflow 1.12 + Pytorch 1.3.0 + MXNet 1.5.0

安装深度学习框架

远程连接实例。
查看自动激活的Conda环境。
查看用户名前显示的版本号即可，示例如下图所示。
tf2.1_cu10.1_py36代表：
- Tensorflow 2.1
- CUDA 10.1
- Python 3.6
可选：如果您不需要使用自动激活的Conda环境，激活其它Conda环境。
1. 查看所有Conda环境。
```
conda env list
```
  示例如下图所示。
2. 激活需要使用的conda环境。
```
conda activate [version number]
```
  示例如下图所示。
安装深度学习框架。
```
install_frameworks.sh
```
示例如下图所示。
测试demo。
以测试TensorFlow的demo为例。
- 如果TensorFlow版本为2.1：
  1. 解压demo测试包。
```
tar -xvf ali-perseus-demos.tgz
```
  2. 进入TensorFlow的demo目录。
```
cd ali-perseus-demos/tensorflow2-examples
```
  3. 执行目录下的测试脚本。
    示例命令如下：
```
python tensorflow2_keras_mnist_perseus.py
```
    该demo使用MNIST数据集进行训练，在提升训练性能的同时，保证和您的基准代码达到相同的精度。训练结果示例如下图所示。
- 如果TensorFlow版本为1.14：
  1. 解压demo测试包。
```
tar -xvf ali-perseus-demos.tgz
```
  2. 进入TensorFlow的demo目录。
```
cd ali-perseus-demos/tensorflow-benchmarks
```
  3. 查看README.txt中的测试命令。
  4. 进入对应版本的测试脚本目录。
    示例命令如下：
    cd benchmarks-tf1.14
  5. 根据实例规格的GPU数量修改并执行测试命令。
    示例命令如下：
    mpirun --allow-run-as-root --bind-to none -np 1 -npernode 1 \ --mca btl_tcp_if_include eth0 \ --mca orte_keep_fqdn_hostnames t \ -x NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 \ -x LD_LIBRARY_PATH \ ./config-fp16-tf.sh
    该demo使用合成数据进行训练，测试训练速度。训练结果示例如下图所示。