极智算总结：
- 如何在服务器使用显卡
- 怎么调用服务器的gpu
- 【深度学习】谷歌云GPU服务器创建与使用指南(一)
- gpu服务器怎么用
- 学生党GPU云服务器租用全攻略,附省钱秘籍!
- 两台gpu服务器卡如何组网可以实现点对点
如何在服务器使用显卡
〖壹〗、方案一（ubuntu-drivers模式）：使用sudo ubuntu-drivers devices命令显示系统中检测到的显卡及其推荐的驱动状态。使用sudo ubuntu-drivers install --gpgpu命令自动检测并安装最适合硬件的驱动程序。
〖贰〗、准备工作确认硬件兼容性检查服务器主板是否具备PCIe插槽（通常为x16规格），这是外接显卡的核心接口。若服务器无内置PCIe插槽，需通过PCIe扩展卡或外置显卡坞（如Thunderbolt 3/4接口设备）实现连接，但后者可能受带宽限制影响性能。
〖叁〗、准备工作确认服务器兼容性需检查服务器是否具备PCIe插槽（常见为x8或x16规格），这是外接显卡的硬件基础。部分服务器可能需通过扩展卡或转接板支持额外PCIe通道。选取适配显卡根据服务器用途（如计算、渲染或AI训练）选取显卡型号，需确保显卡尺寸（如全高/半高）与机箱空间匹配，且电源功率足够。
〖肆〗、我个人偏好第三种方法，因为它对显卡无损。测试了Intel S5000VSA主板，使用PCI-E 8X转16X转接线连接影驰GT240显卡，成功点亮显示器并正常运行，但未安装Windows系统，未能进一步测试显卡性能。尽管如此，这种方法在大多数情况下都是可行的，可以满足临时或偶尔使用服务器作为图形处理设备的需求。
〖伍〗、方法是：在设备管理器中找到并禁用“Intel（R） HD Graphics”设备。然后重新启动服务器即可。需要注意的是，使用外置显卡会增加服务器的功耗和散热量，可能需要额外的风扇或冷却装置，否则可能会影响服务器的稳定性和寿命。同时，还需要根据具体应用场景和性能需求选取合适的显卡型号和驱动程序版本。
〖陆〗、卸下服务器外壳：打开2U服务器外壳的固定螺丝，将外壳从服务器上移除。安装riser卡（如果需要）：在服务器主板上找到合适的位置，安装riser卡。插入GPU：将2080ti显卡轻轻地插入riser卡或主板上的PCIe插槽中，确保对准并稳固。
怎么调用服务器的gpu
〖壹〗、在VSCode中远程连接到服务器并调用GPU：如果您习惯使用VSCode进行代码开发，可以通过配置远程连接插件（如Remote - SSH）连接到装备了GPU的服务器。在远程服务器上，您可以像在本地一样运行和调试使用GPU加速的代码，如PyTorch等深度学习框架。
〖贰〗、GPU服务器的使用主要包括以下步骤： 明确应用需求：首先确定你要使用GPU服务器进行哪种类型的计算，如深度学习、科学计算或图形渲染等，因为不同的应用对GPU的型号和性能要求不同。 选取云服务提供商：根据你的需求和预算，选取一个合适的云服务提供商，比较其费用、性能、服务质量和支持情况。
〖叁〗、管理、磁盘、网络、SSH密钥：在“管理”下方找到“可用性策略”，如需要创建可抢占实例（以相对低廉的费用使用高性能的GPU服务器，但有效期只有24小时，过期或遇到特殊情况会被自动删除），只需将“抢占”设置为开启。SSH密钥部分可以暂时忽略，后续会详细讲解。
〖肆〗、登录到DSM控制台。点击“控制面板”。在控制面板中，点击“高级模式”。在高级模式中，选取“GPU”。在GPU设置中，启用“启用GPU加速”。选取要使用的显卡。保存更改并重新启动服务器。
〖伍〗、驱动软件准备 下载驱动：从NVIDIA官方网站下载适用于VMware ESXi的GPU驱动。注意，与普通显卡的驱动下载地址不同，需选取专门针对VMware ESXi的版本。下载链接需根据ESXi的具体版本进行选取，确保下载的驱动包包含ESXi主机驱动和虚拟机驱动。
〖陆〗、遇到在GPU服务器上通过Docker使用GPU时的常见问题：Error response from daemon： could not select device driver nvidia with capabilities： [[ gpu]]。问题根源问题产生的原因是未安装nvidia-container-toolkit。这个工具的作用在于，旧版Docker不支持GPU，需要nvidia-docker来运行支持GPU的镜像。
【深度学习】谷歌云GPU服务器创建与使用指南(一)
〖壹〗、点击“创建”后，可能会遇到GPU数量为0的情况。这是因为免费用户没有GPU配额。你需要在配额界面升级用户，然后在上方“指标”中搜索“k80”或“P100”，并申请增加限额。很快就会收到Google的邮件，提示你已经提升GPU限额。后续步骤 完成实例创建后，你就可以开始使用Google Cloud的GPU服务器了。
〖贰〗、GPU服务器的使用主要包括以下步骤： 明确应用需求：首先确定你要使用GPU服务器进行哪种类型的计算，如深度学习、科学计算或图形渲染等，因为不同的应用对GPU的型号和性能要求不同。 选取云服务提供商：根据你的需求和预算，选取一个合适的云服务提供商，比较其费用、性能、服务质量和支持情况。
〖叁〗、GPU选取 GPU（图像处理单元）是深度学习服务器中的核心组件，负责执行模型训练中的大量计算任务。主流选取：GTX1080ti和RTX2080ti，这两款显卡显存大（11G），性价比高，适合大多数深度学习任务。高端选取：对于大型数据集或需要更高精度的任务，可以选取Tesla v100（16G/32G）或RTX8000（48G显存）。
gpu服务器怎么用
GPU服务器的使用主要包括以下步骤： 明确应用需求：首先确定你要使用GPU服务器进行哪种类型的计算，如深度学习、科学计算或图形渲染等，因为不同的应用对GPU的型号和性能要求不同。 选取云服务提供商：根据你的需求和预算，选取一个合适的云服务提供商，比较其费用、性能、服务质量和支持情况。
在VSCode中远程连接到服务器并调用GPU：如果您习惯使用VSCode进行代码开发，可以通过配置远程连接插件（如Remote - SSH）连接到装备了GPU的服务器。在远程服务器上，您可以像在本地一样运行和调试使用GPU加速的代码，如PyTorch等深度学习框架。
管理、磁盘、网络、SSH密钥：在“管理”下方找到“可用性策略”，如需要创建可抢占实例（以相对低廉的费用使用高性能的GPU服务器，但有效期只有24小时，过期或遇到特殊情况会被自动删除），只需将“抢占”设置为开启。SSH密钥部分可以暂时忽略，后续会详细讲解。
学生党GPU云服务器租用全攻略,附省钱秘籍!
〖壹〗、学生在选取GPU云服务器时，需要精准匹配任务需求与预算范围，既要确保GPU性能足够支撑实验（如显存能容纳模型参数），又要避免一味选取高端机型导致算力闲置。建议遵循“够用即省”原则确定GPU云服务器的租赁方案，例如通过小型测试估算资源消耗，再阶梯式升级配置。
〖贰〗、话费流量太贵，学生党、上班族可以采取以下省钱秘籍：更换保号套餐：如果你是老用户，且当前套餐流量费用较高，可以考虑更换为保号套餐，以降低基础费用。选取合适的流量套餐：电信星驰卡：29元起，包含155GB流量，适合日常使用，性价比高。电信狂飙卡：39元包215GB，长期套餐，适合流量需求较大的用户。
〖叁〗、核实房东身份：要求房东出示房产证和身份证，确保房源真实可靠。检查房屋设施：入住前仔细检查房屋设施，拍照留存，以便在退租时避免纠纷。明确退租条款：与房东明确退租条件，包括提前多久通知、押金如何退还等，确保自身权益不受损害。
〖肆〗、话费流量太贵，学生党和上班族可以采取以下省钱秘籍：更换保号套餐：如果是老用户，可以考虑更换为保号套餐，这类套餐通常语音通话费用较低，适合对流量需求不高但对通话有一定需求的用户。选取合适的流量套餐：电信星驰卡：适合日常使用，流量充足，费用实惠，首月还有话费赠送。
两台gpu服务器卡如何组网可以实现点对点
〖壹〗、两台GPU服务器卡要实现点对点组网，可以通过使用专用的高速互连网络来实现，比如InfiniBand（IB）网络。以下是具体的组网步骤：购买并安装专用高速互连设备：选取设备：根据两台GPU服务器的配置和需求，选取适合的InfiniBand设备。
〖贰〗、统一内存：支持连接的GPU之间的内存池，对于大型数据集任务至关重要。工作原理 NVLink由可以双向传输数据的高速数据通道组成，采用点对点连接，有效减少瓶颈并提高数据吞吐量。支持网状拓扑，允许GPU之间实现更通用且数量更多的连接。
〖叁〗、技术特点 高速互连：NVLink通过高速连接两块NVIDIA显卡，能够实现显存和性能的扩展，从而满足最大视觉计算工作负载的需求。高带宽：与传统的PCIe相比，NVLink提供了高达10倍的带宽，这使得多个GPU能够在单个服务器内通过点对点网络连接在一起，形成混合立方体网格。
〖肆〗、高速点对点链路：NVLink是专门设计为连接GPU的高速点对点链路，具有比传统网络更高的性能和更低的开销。网络内聚合：第三代NVswitch配备64个NVLink端口，提供高达18Tbps的交换容量，支持多播和网络内聚合功能，有助于减少训练迭代过程中GPU之间的数据传输量。
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