最近整了张 Tesla P4，由于是半高卡，索性就直接将其塞进了我的 NAS 里，试图将原来用 onnx 跑在 CPU 上的模型迁移至 GPU 上，遇到了些许问题，在此记录下。

本文地址：blog.lucien.ink/archives/534

0. 前言

由于是用于生产环境，我的所有服务（包含本次要迁移的模型）都是容器化运行的，所以我这次也是考虑用 NVIDIA Docker 2 来进行生产部署。

我的操作系统是 Debian 11 x64，运行在 i3-12100 上。

对本篇文章的读者，我在这里假定你已装好 Docker，若没有，可以参考 Docker 入门手记。

1. 环境部署

1.1 下载驱动

前往 Official Drivers | NVIDIA 下载 Tesla P4 的驱动，CUDA Toolkit 记得不要选 Any，否则会给你一个十分旧的驱动，会影响 nvidia docker (CUDA >= 11.6) 的安装。

由于实际运行是在 docker 内，所以在稳定的前提下，宿主机的 CUDA 版本是越新越好，在这里我选择 CUDA 12.0 版本。

1.2 系统准备

1.2.1 禁用 Nouveau

这一步是必要的，因为 Nouveau 也是 NVIDIA GPU 的驱动程序，参考 nouveau - 維基百科。

1. 创建文件

touch /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

2. 在文件中写入以下内容：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

3. 重新生成 kernel initramfs

update-initramfs -u

4. 重启

reboot

1.2.2 安装编译环境

参考 Nvidia unable to find kernel source tree

apt install linux-headers-`uname -r` build-essential

1.3 安装驱动

直接 chmod +x 然后运行驱动安装程序即可，不赘述。

1.4 安装 NVIDIA Docker

据我观察，NVIDIA Docker 2 类似是 Docker 的一个插件，让原生的 Docker 可以调用 NVIDIA Driver。

1.4.1 添加源

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) 
      && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg 
      && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | 
            sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | 
            tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

1.4.2 安装

apt update
apt install -y nvidia-docker2
systemctl restart docker

1.4.3 测试

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

如果能看到 nvidia-smi 的内容，则代表安装成功了。

3. 参考文档

• Installation Guide - NVIDIA Cloud Native Technologies

最后

以上就是娇气大树为你收集整理的Debian 下 CUDA 生产环境配置笔记0. 前言1. 环境部署3. 参考文档的全部内容，希望文章能够帮你解决Debian 下 CUDA 生产环境配置笔记0. 前言1. 环境部署3. 参考文档所遇到的程序开发问题。

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