1. 下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal
2. 安装步骤：（官网截图）
   

基本参考 https://www.jianshu.com/p/a0995e61ca1b

ping不通的问题参考 https://windowsreport.com/windows-10-unable-to-ping-other-computers/

先关闭vpn，然后共享键鼠，然后再打开vpn

适用状况(非root权限无法安装vim8的可以考虑)

1. 安装neo-vim
   • 对不同的系统进行安装参考教程
   • Linux系统下可以直接下载appimage类型的应用文件进行使用
2. 配置(从.vimrc过来的)
   • 参考nvim->vim迁移指南
   • init.vim 文件的地址在 ~/.config/nvim/init.vim

http://pytorch123.com/

1. 教程参考:
   • 知乎教程1
     • 自定义快捷ultisnips github
   • 知乎教程2
     • 对应的github地址
   • 较近的教程
2. vim 配置推荐：
   • 简书2018的一篇blog
   • 2017年vim+vim-latex-live-preview
   • 19年 neovim+vimtex
3. vimtex使用 github地址
   • 比较详细的介绍
     • vim-awesome
   • vimrc设置安装
   • vim-plug 安装器github地址
   • 在vim内进行安装
     • PlugInstall
   • 对vim有要求:
     • Please update to Vim 8.0.1453 or neovim 0.4.3 or later!
     • Ubuntu 升级到8.0+
       • 参考教程1, 教程2
       • 安装命令:
         • sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/vim
         • sudo apt update
         • sudo apt install vim
       • 卸载命令:
         • sudo apt remove vim
         • sudo add-apt-repository --remove ppa:jonathonf/vim
   • 需要的第三方软件的支持
     • vim内pdf阅读器
       • 知乎讨论
       • mupdf无需X11支持的简书配置
       • zathura 官网
         • ubuntu安装
         • homebrew 安装

1. 安装JRE有两种选项，可选Open-JRE以及Oracle的官方JRE
2. 安装JRE可参考：教程1
   • 命令: sudo apt install openjdk-8-jre
3. 安装oracle jre可参考: 教程2
   • 另一个详细版本: 教程3

1. 下载官网： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
2. 需要下载dev和runtime两个库，并参考文档进行安装（见下截图）
   

以Ubuntu为例

1. 单节点配置, 参考官方教程

DBE格式
安装
1、sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.168-418.67_1.0-1_amd64.deb
2、sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub
3、sudo apt-get update
4、sudo apt-get install cuda

卸载
sudo apt-get remove --purge cuda

RUN格式
安装
Run sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run
Follow the command-line prompts

1、installing the CUDA Driver
2、installing the CUDA Toolkit to a location the user does not have permission to write to
3、installing the CUDA Samples to a location the user does not have permission to write to
4、creating the /usr/local/cuda symbolic link

卸载
cd /usr/local/cuda-9.1/bin
#进入 /usr/local/cuda-9.1/bin
./nvidia uninstall_cuba_9.1.pl
cd /usr/local/
ls
#查看 cuda-9.1 以及 cuda 文件夹均已消失。若存在则手动删除。

Windows上用7zip就完事了

• 单文件解压（解压到当前文件夹下）

• 多文件解压 （解压到当前文件夹下）

• 被分割的压缩文件解压（解压到当前文件夹下）

• 1. 初始配置：
  • 1.1 bash(默认)/zsh 美化
    • 参考oh-my-bash 或者 oh-my-zsh
  • 1.2 基本程序

    程序名称	程序作用	配置文件下载地址	配置文件本地存放地址
    Tmux	管理多组页面(防止断网)	适合tmux版本为1.8	~/.tmux.conf
    Vim	编辑器	下载即可	~/.vimrc

  • 1.3 Python环境
    • 安装包地址：一般是下载linux x86_64版本
    • tsinghua源的使用：
      • conda:
        • 使用简介
        • 配置说明
      • pip:
        • 使用简介
        • 配置说明
  • 1.4 源的配置
    • 查看系统版本
      • 查看内核版本 uname -a
      • 查看Linux版本 lsb_release -a
    • 根据系统版本对源进行替换
      • ubuntu: 清华源

适用场景：将代码放在server上进行调试和运行。讨厌本地和server之间的多次上传下载
解决步骤：
1.本地安装vscode或者vscode insider版
2.安装插件 remote-ssh
3.安装后在连接管理（见下图中最后一项）中配置自己的连接

4.配置方式的步骤是：
a. 点击设置连接管理中的齿轮设置按钮

b. 选择ssh config进行编辑

c. 以624机器为例，写入如下配置并保存

d. 其中IdentityFile是为了实现ssh免密登录，具体文件的生成方式参考(我选用的第一种, 第二种更主流, 但我没试验成功)：

5. 配置成功后连接管理中会出现你所用的远程机器的地址：

6. 点击单台机器sha上的+号连进行连接，如果连接不成功，先将之前的免密登陆项的IdentityFile一行删除，并在设置中搜索 login并点加号，以采用实体密码登陆

7. 连接上之后跟在本地操作vscode一致，可以自行添加相关远程文件夹到工作区，并将对应工作区保存在远程机器上。下次可以直接打开远程机器上的工作区。

8. vscode下方的终端区可以打开远程的命令行，配合tmux即可使用

TIPS：

1. 程序只在远程机器备份过，因此需要配合git等工具来使用
2. 远程机器上也可以安装自用插件，例如tabnine等

在8gpu服务器上面安装mmdetection,并成功跑通。
环境 : pytorch1.1
:python3.7
按照原教程试运行，总是出现“Segmentation fault （core dumped）”的错误。解决方法如下
出现问题原因：GCC版本太低，需要安装高版本的GCC，这里选择GCC-5.2.0。所以问题变成如何安装高版本GCC
查看网上教程大多数类似这样的。
wget ftp://ftp.mirrorservice.org/sites/sourceware.org/pub/gcc/releases/gcc-8.1.0/gcc-8.1.0.tar.xz
tar -Jxvf gcc-8.1.0.tar.xz
cd gcc-8.1.0
./contrib/download_prerequisites
cd ..
mkdir temp_gcc81 && cd temp_gcc81
../gcc-8.1.0/configure --prefix=/usr/local/gcc-8.1 --enable-threads=posix --disable-checking --disable-multilib
make
make install

但是在./contrib/download_prerequisites时，无法连接网络下载三个库，所以本文只能手动安装配置三个库。（安装过程中，各种库的位置以及依赖顺序虐死！！！）
在这里我把三个库以及gcc新版本都放在了/home/rzd/software 中，自己安装需寻找合适path
解决方法灵感来源：https://blog.csdn.net/jim_long_long/article/details/78017869
废话不说，开始！

首先去下载gcc安装包，官网地址http://mirror.hust.edu.cn/gnu/gcc/ 这里下载gcc-5.2.0.tar.bz2
下载到、home/rzd/software 并解压：tar -xf gcc-5.2.0.tar.bz2
另外还需要三个依赖！！！！！包括gmp mpfr mpc,其相应的版本去
./gcc-5.2.0/contrib/download_prerequisites中查看。这里需要的是
MPFR=mpfr-2.4.2
GMP=gmp-4.3.2
MPC=mpc-0.8.1
三个版本

直接去地址 https://gcc.gnu.org/pub/gcc/infrastructure/ 下载指定版本 并将压缩包放到/home/rzd/software下面。下面几个步骤就是解压缩，并配置各个依赖，注意顺序不能错
gmp mpfr mpc
(一)配置是三个依赖
1、配置gmp，相应命令如下
cd software
tar -jxvf gmp-4.3.2.tar.bz2
cd gmp-4.3.2
./configure --prefix=/home/rzd/software/gmp-4.3.2
make && make install
等待安装配置完成
2、接着安装mpfr，相应命令如下
tar -jxvf mpfr-2.4.2.tar.bz2
cd mpfr-2.4.2
./configure --prefix=/home/rzd/software/mpfr-2.4.2 --with-gmp=/home/rzd/software/gmp-4.3.2
make && make install
等待安装配置完成
3，接着安装mpfr，相应命令
tar -zxvf mpc-0.8.1.tar.gz
cd mpc-0.8.1
./configure --prefix=/home/rzd/software/mpc-0.8.1 --with-gmp=/home/rzd/software/gmp-4.3.2 --with-mpfr=/home/rzd/software/mpfr-2.4.2
make && make install
这样三个依赖安装配置好了
4接下来把mpc ,gmp,mpfr 的lib文件夹果断加入到 LD_LIBRARY_PATH 变量（加入到了bashrc中）。不这样做会出现‘checking for suffix of object files... configure: error:’的错误

export LD_LIBRARY_PATH=/home/rzd/software/gmp-4.3.2/lib:/home/rzd/software/mpfr-2.4.2/lib:/home/rzd/software/mpc-0.8.1/lib:$LD_LIBRARY_PATH
加入之后执行source .bashrc
参考教程 https://my.oschina.net/zchking/blog/97704
（二）接下来 安装gcc-5.2.0并加上是三个依赖
1、tar -jxvf gcc-5.2.0.tar.bz2
2、mkdir /home/rzd/software/gcc-5.2.0
3、cd gcc-5.2.0
4、./configure --prefix=/home/rzd/software/gcc-5.2.0 --enable-threads=posix --disable-checking --disable-multilib --enable-languages=c,c++ --with-gmp=/home/rzd/software/gmp-4.3.2 --with-mpfr=/home/rzd/software/mpfr-2.4.2 --with-mpc=/home/rzd/software/mpc-0.8.1
5、将gcc路径加入到系统中bashrc
export PATH="/home/rzd/software/gcc-5.2.0/bin:$PATH"
然后执行命令source .bashrc
6、make && make install
大约三个小时就安装完成了
参考：https://blog.csdn.net/longji/article/details/80400339
(三)但是安装完成之后，gcc -v 仍然是原来的gcc版本.所以这里加上软连接
在自己的home目录下，建立一个目录bin，然后做好软链接：
mkdir bin
ln -s /home/rzd/software/gcc-5.2.0/bin/gcc ./bin/gcc
ln -s /home/rzd/software/gcc-5.2.0/bin/g++ ./bin/g++

然后输入命令gcc -v ,版本变成新的版本了！！
参考教程：https://blog.csdn.net/qianlong4526888/article/details/79025360

以Ubuntu为例

1. 直接修改/etc/hostname 中的名字为新的主机名(例如UFO), 参考例程
2. 再在/etc/hosts 中增加一行映射(127.0.0.1 UFO), 参考例程, 和上面是同一个或者例程2
3. 可能需要重启

1. 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
2. 安装步骤：参考官网给出的步骤即可 (下载下来的两个deb先dpkg 安装大的，再装小的，再apt-get update，最后install cuda)
   
3. 检验安装成果: nvidia-smi

• 官方的详细文档说明：https://help.ubuntu.com/lts/installation-guide/arm64/install.en.pdf

• 图文并茂的基于USB的安装策略：https://www.linuxtechi.com/ubuntu-18-04-lts-desktop-installation-guide-screenshots/

• 安装16.04的说明：https://tutorials.ubuntu.com/tutorial/tutorial-install-ubuntu-desktop-1604#0

import torch

若正常则静默

a = torch.tensor(1.)

若正常则静默

a.cuda()

若正常则返回 tensor(1., device='cuda:0')

from torch.backends import cudnn

若正常则静默

cudnn.is_available()

若正常则返回 True

cudnn.is_acceptable(a.cuda())

https://blog.csdn.net/bat67/article/details/84065261

1. 一般的管理方式参考：百度经验
2. Teamviewer, 迅雷等禁止开机启动参考: csdn blog
3. Docker Desktop 也在preferences中可以点选是否开机启动