环境深度学习安装
前置条件
需要计算机配备 NVIDIA 显卡，并支持现代 CUDA 版本。内存大于 16GB，推荐 32GB 以上。
1. 安装 Ubuntu 系统
安装 Ubuntu 桌面版本（如 Ubuntu 22.04 LTS），此过程可参考网络上的教程，如何烧录 U 盘安装 Ubuntu 系统。
2. 安装驱动程序
2.1 自动安装
可使用推荐安装方法，首先需要安装显卡驱动，可使用 Ubuntu 软件和更新工具安装，点击附加驱动（Additional Drivers），选择最新的稳定驱动版本，如 nvidia-driver-545。
或者使用命令行安装：
sudo ubuntu-drivers install安装后重启，使用 nvidia-smi 命令查看显卡信息：
nvidia-smi输出示例：
Fri Jul 5 10:54:59 2024
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.183.01 Driver Version: 535.183.01 CUDA Version: 12.2 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 4090 Off | 00000000:04:00.0 Off | Off |
| 0% 33C P8 6W / 450W | 2799MiB / 24564MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=======================================================================================|
| 0 N/A N/A 1370 G /usr/lib/xorg/Xorg 9MiB |
| 0 N/A N/A 1557 G /usr/bin/gnome-shell 10MiB |
| 0 N/A N/A 21115 C python 2762MiB |
+---------------------------------------------------------------------------------------+如果之前安装错误，可卸载驱动：
sudo nvidia-uninstall2.2 手动安装
禁用 Nouveau 驱动
在安装驱动之前需要禁用 Nouveau 驱动，可以通过下面的命令检查当前系统是否正在使用 Nouveau 驱动：
lspci | grep nouveau编辑文件 /etc/modprobe.d/blacklist.conf，如果没有则创建，末尾加入两行：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0更新配置，然后重启：
sudo update-initramfs -u
sudo reboot重启后检查 Nouveau 驱动是否被禁用：
lspci | grep nouveau如果没有内容则正常。
从 NVIDIA 官网下载安装
访问驱动下载的官方网站：https://www.nvidia.com/en-us/drivers/，然后选择你的显卡。
| 配置项 | 配置示例值 |
|---|---|
| 产品类型 | GeForce |
| 产品系列 | GeForce RTX 40 Series |
| 产品家族 | NVIDIA GeForce RTX 4090 |
| 操作系统 | Linux 64-bit |
| 下载类型 | 生产分支生 |
| 语言 | English (US) |
点击搜索，同意协议后自动下载。
下载后运行即可：
sudo bash ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.xx.run安装时可以选择自动配置 Xorg，安装完成后检查驱动是否加载：
nvidia-smi其中 CUDA Version: xx.x 表示你可运行的最高版本的 CUDA。
3. 安装 Docker
使用官方地址：
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker使用阿里云镜像：
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun如果无法访问 Docker 官网，可以使用本人提供的镜像地址：
curl -fsSL https://files.alexsun.top/install-docker.sh | bash -s docker --mirror Aliyun也可以使用清华镜像：
export DOWNLOAD_URL="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce"
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker配置权限，使得普通用户可以使用 Docker 命令：
sudo sed -i s/SocketMode=0660/SocketMode=0666/g /usr/lib/systemd/system/docker.socket
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker.socket4. 安装 nvidia-container-toolkit
官方文档
安装步骤可参考 官方文档。
NVIDIA GPU 对 Docker 的第一代支持 nvidia-docker 和第二代支持 nvidia-docker2 已经全部过时，现在使用 nvidia-container-toolkit 来提供更加原生的 Docker GPU 体验，无需使用 --runtime 参数来调用运行时。
添加 GPG 密钥：
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list安装：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker下面可以通过 --gpus all 参数来启动 Docker 容器，自动挂载 GPU 设备。