Contabo：GPU服务器（Nvidia Tesla T4 16 GB）(conda gpu)（gpu服务器使用教程）

Contabo GPU服务器使用教程（Nvidia Tesla T4 16 GB）

本教程将指导您如何使用Contabo提供的GPU服务器，特别是搭载了Nvidia Tesla T4 16 GB的服务器，我们将通过以下小标题进行详细讲解：

1. 登录到Contabo GPU服务器

您需要登录到您的Contabo GPU服务器，请按照以下步骤操作：

1、打开终端或SSH客户端。

2、输入您的服务器IP地址，ssh root@your_server_ip。

3、输入您的root密码。

成功登录后，您将看到服务器的命令行界面。

2. 检查GPU驱动和状态

在开始使用GPU之前，我们需要确保GPU驱动已正确安装并运行正常，请执行以下命令：

nvidiasmi

这将显示您的GPU状态，包括显存使用情况、驱动版本等，如果一切正常，您可以继续进行下一步。

3. 安装Conda

为了方便管理Python环境和库，我们将安装Anaconda，请按照以下步骤操作：

1、下载Anaconda安装脚本：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda32020.02Linuxx86_64.sh

2、为安装脚本添加可执行权限：

chmod +x Anaconda32020.02Linuxx86_64.sh

3、运行安装脚本：

./Anaconda32020.02Linuxx86_64.sh

按照提示完成Anaconda的安装。

4. 创建新的Conda环境（可选）

为了避免与系统默认的Python环境冲突，建议创建一个新的Conda环境，请执行以下命令：

conda create n myenv python=3.8

这将创建一个名为myenv的新环境，其中包含Python 3.8。

5. 激活Conda环境

要使用新创建的环境，请执行以下命令：

conda activate myenv

现在，您已经在名为myenv的新环境中。

6. 安装GPU相关的库

在开始使用GPU之前，您需要安装一些与GPU相关的库，请执行以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 c pytorch

这将安装PyTorch及其依赖项，以及与您的GPU兼容的CUDA Toolkit。

7. 测试GPU加速

为了确保GPU正常工作，我们可以运行一个简单的PyTorch示例，请执行以下命令：

import torch
x = torch.rand(10, 10).to('cuda')
y = x + x
print(y)

如果一切正常，您将看到输出结果，这表明您的GPU已经成功加速了计算。

至此，您已经成功配置了Contabo GPU服务器，并可以使用它进行深度学习和其他GPU加速任务，祝您使用愉快！