如何配置一台搭载GPU的阿里云服务器以运行深度学习任务？

以下是配置一台搭载GPU的阿里云服务器以运行深度学习任务的步骤：

服务器购买与选择

• 选择合适的GPU实例：根据深度学习任务的需求和预算，选择阿里云的GPU云服务器实例，如GN5（P100）、A10、V100等。
• 选择地域和镜像：选择距离用户较近的地域，以减少网络延迟。同时，选择预装了GPU驱动和深度学习框架的镜像，如Ubuntu 16.04、CentOS 7.3等。

远程连接与环境安装

• 远程连接服务器：购买完成后，通过Xshell、PuTTY等远程连接工具连接到服务器。
• 安装Anaconda：在服务器上，下载并安装Anaconda管理库，通过conda创建一个新的conda环境用于深度学习任务。

数据传输与文件管理

• 设置文件传输工具：使用WinSCP等文件传输工具在本地和服务器之间传输数据和文件。在本地和服务器上分别安装WinSCP客户端和服务端，并通过设置服务器的IP地址、用户名和密码进行连接。
• 管理文件和目录：在服务器上，需要了解如何更改目录权限和设置文件夹权限，以便进行数据存储和模型保存等操作。

深度学习框架与库的安装

• 安装CUDA和cuDNN：在安装深度学习框架之前，需要先安装NVIDIA的CUDA和cuDNN。根据所选的GPU和深度学习框架版本，下载并安装相应的CUDA和cuDNN版本。
• 安装深度学习框架：在新的conda环境中，使用conda install或pip install命令安装TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的GPU版本。

安全性和成本控制

• 配置安全组：在阿里云控制台中，配置安全组规则，允许必要的端口访问，如Jupyter Notebook的8888端口等。
• 合理利用计费规则：可以选择按量付费的计费方式，并根据任务的需求合理调整服务器的使用时间和规格，以节省成本。

参考下
本文介绍如何基于安全增强型实例（Intel® SGX）部署PyTorch深度学习模型的技术架构和使用流程。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/deploy-a-pytorch-deep-learning-model-on-a-security-enhanced-instance?spm=a2c4g.11186623.0.i56