Tesla M40 下Ubuntu anaconda pycharm pytorch安装

Tesla M40 训练机组装参考：http://t.csdn.cn/7Fx13，写的很详细

显卡：Tesla M40 24GB (2张）

显卡驱动版本(推荐)：470.57.02

cuda版本：11.4

安装前需要！！！！！禁用nouveau驱动！！！！！安装显卡驱动，该部分操作没有太多问题，具体可参考：https://blog.csdn.net/m0_52027873/article/details/124628522

 2. 打开英伟达官网 下载官方cuda 

此处我下载的是cuda 11.0.3 版本，并选择相应配置，复制指令至终端下载 

6. 添加环境变量
     gedit ~/.bashrc打开文件，在文件结尾添加如下语句：

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64
7.  保存、更新环境变量

source ~/.bashrc
8. 输入nvcc -V查看版本号

 

 借鉴Ubuntu18.04安装Anaconda、cuda、cudnn、pytorch 、pycharm(附：保姆级图文流程)_一点.点的博客-CSDN博客_ubuntu18.04安装anaconda

查看cudnn版本：

dpkg -l | grep cudnn

 

安装anaconda，

下载与安装

Anaconda官网下载地址

测试安装成功 

 source /root/anaconda3/bin/activate # 这个是自己的安装目录，以自己实际的安装目录为准 conda init

pytorch安装

Start Locally | PyTorch

在python脚本文件中添加如下内容指定GPU运行程序：“0”是在GTX1070上跑的，“1”是在Tesla M40上跑的。os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"是双卡跑的。

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"