GPUNode

From IIIS-Systems
Jump to: navigation, search
  • 地址: 10.1.0.181
  • 账号:可以用ldap账号登录
  • 磁盘
    • 机器上都是本地磁盘。 这些磁盘没有RAID,没有备份,不是企业级磁盘,意思是放在上边的数据随时准备丢。请自行做好备份。

/ 目录是SSD

/disks/ssd2 是一块512GB SSD

/disks/hdd1和 /disks/hdd2 是两块 2T硬盘

请大家自行在上边创建目录,根据需要选用硬盘或者SSD。


  • 已经安装的共享的库:
    • cuda 7.0 + cudnn 6.5 : /usr/local/cuda-7.0
    • cuda 7.5 + cudnn 7.0 : /usr/local/cuda-7.5 (default as /usr/local/cuda )
    • Intel MKL : /opt/intel
    • OpenCV (在默认位置)
    • Anaconda (在 /usr/local/anaconda,为了你升级方便你也可以不用,自己在自己的目录下装一个)
  • 安装过程说明

File:Ubuntu 14 caffee installation xuw.doc

  • 已经测试过不需要root就可以自己运行的
    • Tensorflow

https://www.tensorflow.org/versions/0.6.0/get_started/os_setup.html (用virtualenv 的方式装,需要设置以下环境变量在 .bash_profile )

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/opt/intel/mkl/lib/intel64:/usr/local/cuda-7.0/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.0
    • Caffe

按照下边改了Makefile.config之后直接 make all -j24 就可以了。

xuw@ubuntu:~/caffe$ diff Makefile.config Makefile.config.example 
5c5
< USE_CUDNN := 1
---
> # USE_CUDNN := 1
46c46
< BLAS := mkl
---
> BLAS := atlas
64,65c64,65
< #PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
< #		/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
---
> PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
> 		/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
68,71c68,71
< ANACONDA_HOME := /usr/local/anaconda
< PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
< 		  $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
< 		  $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \
---
> # ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda
> # PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
> 		# $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
> 		# $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \
    • NVIDIA DIGITS

是个图形界面,在

http://10.1.0.181