GPU集群搭建

1. 硬件规划与采购

• GPU 服务器：挑选契合需求的 GPU 服务器，像 NVIDIA DGX 系列就不错，它集成了多个高性能 GPU。
• 网络设备：高速网络设备不可或缺，例如万兆以太网交换机或者 InfiniBand 交换机，以此保证节点间的高速通信。
• 存储设备：可以选用企业级的存储阵列，如 NetApp FAS 系列，为集群提供大容量且高性能的存储。

2. 网络连接

• 高速网络：使用高速网络将所有 GPU 服务器连接起来，并且要确保网络带宽足够，以支撑节点间的数据传输。
• 拓扑结构：常见的网络拓扑结构有胖树拓扑、环形拓扑等，你要根据实际需求来选择合适的拓扑结构。

3. 操作系统安装与配置

• 选择操作系统：通常选用 Linux 发行版，像 Ubuntu Server 或者 CentOS，它们对 GPU 的支持良好。
• 安装驱动：安装最新的 GPU 驱动程序，以确保 GPU 能够正常工作。你可以从 NVIDIA 官方网站下载适合你 GPU 型号的驱动程序。

4. 集群管理系统安装与配置

• 选择集群管理系统：可以使用 Slurm、PBS 等集群管理系统，这些系统能帮助你管理集群资源，调度作业。
• 配置集群管理系统：按照集群管理系统的文档进行配置，把所有 GPU 服务器添加到集群中。

5. 分布式文件系统安装与配置

• 选择分布式文件系统：如 Ceph、GlusterFS 等，它们能为集群提供统一的存储服务。
• 配置分布式文件系统：根据分布式文件系统的文档进行配置，确保所有 GPU 服务器都能访问分布式文件系统。

6. 并行计算框架安装与配置

• 选择并行计算框架：比如 MPI（Message Passing Interface）、OpenMP 等，这些框架能帮助你实现并行计算。
• 配置并行计算框架：按照并行计算框架的文档进行配置，确保在集群上能够正常运行并行计算程序。

7. 测试与优化

• 运行测试程序：在集群上运行一些测试程序，像 GPU 基准测试程序或者并行计算测试程序，以此验证集群的性能。
• 优化集群性能：依据测试结果，对集群的网络、存储、计算等方面进行优化，提升集群的整体性能。

示例命令（以 Ubuntu 系统为例）

以下是一些在 Ubuntu 系统上安装 NVIDIA 驱动和 Slurm 集群管理系统的示例命令：

bash

# 添加NVIDIA官方仓库
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update# 安装NVIDIA驱动
sudo apt-get install nvidia-driver-<version># 安装Slurm集群管理系统
sudo apt-get install slurm-wlm slurm-wlm-basic-plugins slurmctld slurmd# 配置Slurm
sudo nano /etc/slurm-llnl/slurm.conf# 启动Slurm服务
sudo systemctl start slurmctld slurmd
sudo systemctl enable slurmctld slurmd

在上述命令里，<version>要替换成你需要的 NVIDIA 驱动版本号。同时，要依据实际情况对 Slurm 配置文件/etc/slurm-llnl/slurm.conf进行修改。