最近在 Ubuntu 22.04 下部署 NVIDIA H100 服务器，可真是经历了九九八十一难，不过好在最后成功啦，现在就把完整的部署指南分享给大家！
驱动安装
一开始安装驱动的时候，我真是晕了。按照常规方法，先得禁用 Nouveau 驱动，不然会和 NVIDIA 驱动冲突。在 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件里添加两行代码：
plaintext
blacklist nouveau options nouveau modeset=0
然后更新 initramfs：
plaintext
sudo update-initramfs -u
接着重启系统，就可以开始安装 NVIDIA 驱动啦。从 NVIDIA 官网下载对应版本的驱动，给它加上执行权限：
plaintext
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
再用 root 权限运行安装程序：
plaintext
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
安装过程中会有一些选项，按照提示选就好啦。
Fabric Manager 配置
Fabric Manager 的配置也不简单啊。首先要安装它，通过包管理器来安装：
plaintext
sudo apt-get install nvidia-fabricmanager
安装好之后，启动服务：
plaintext
sudo systemctl start nvidia-fabricmanager
还要设置开机自启：
plaintext
sudo systemctl enable nvidia-fabricmanager
配置过程中可能会遇到各种问题，比如服务启动失败，这时候就得检查日志文件 /var/log/syslog，看看具体的错误信息，一步步排查解决。
Container Toolkit 配置
最后就是 Container Toolkit 的配置啦。先添加 NVIDIA 的包仓库：
plaintext
distribution=(. /etc/os-release;echo IDVERSION_ID) \\ \&\& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey \| sudo apt-key add - \\ \&\& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
更新包列表并安装：
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sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-docker2
安装完成后，重启 Docker 服务：
plaintext
sudo systemctl restart docker
这样 Container Toolkit 就配置好啦！
NVIDIA H100 服务器以其强大的计算能力，成为了众多科研机构、企业进行高性能计算和人工智能研究的首选。而在 Ubuntu 22.04 系统下对 NVIDIA H100 服务器进行完整部署，包括驱动、Fabric Manager 与 Container Toolkit 的配置，是充分发挥其性能的关键步骤。今天，就让我们一起来详细了解这个部署过程。
准备工作
硬件检查
在开始部署之前，我们要确保服务器硬件的正常。首先，检查 NVIDIA H100 GPU 是否正确安装在服务器中，连接是否稳固。同时，查看服务器的电源供应是否能够满足 H100 的高功率需求。一般来说，H100 的功率较高，需要稳定且充足的电源支持。
系统更新
打开终端，输入以下命令来更新 Ubuntu 22.04 系统：
bash
sudo apt update sudo apt upgrade -y
这一步非常重要，它可以确保系统是最新版本，避免因系统版本过旧而导致的兼容性问题。
NVIDIA 驱动安装
禁用 Nouveau 驱动
Nouveau 是 Linux 系统中对 NVIDIA 显卡的开源驱动，它可能会与 NVIDIA 官方驱动产生冲突。我们需要先禁用它。
编辑 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件：
bash
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在文件中添加以下内容
plaintext
blacklist nouveau options nouveau modeset=0
保存并退出文件，然后更新 initramfs：
bash
sudo update-initramfs -u
重启服务器：
bash
sudo reboot
下载并安装 NVIDIA 驱动
访问 NVIDIA 官方网站（https://www.nvidia.com/Download/index.aspx），根据服务器的 GPU 型号（H100）和系统版本（Ubuntu 22.04）选择合适的驱动程序进行下载。
下载完成后，给驱动文件添加执行权限：
bash
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-<version>.run
然后，在终端中以 root 用户身份运行驱动安装程序：
bash
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-<version>.run
在安装过程中，按照提示进行操作，同意许可协议等。安装完成后，重启服务器。
验证驱动安装
重启后，打开终端，输入以下命令来验证 NVIDIA 驱动是否安装成功：
bash
nvidia-smi
如果能够正常显示 NVIDIA GPU 的信息，说明驱动安装成功。
Fabric Manager 配置
安装 Fabric Manager
Fabric Manager 是 NVIDIA 提供的用于管理和监控 GPU 网络的工具。我们可以通过以下命令来安装它：
bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/nvidia-dcgm/2.4.7/ubuntu2204/dists/x86_64/main/binary-amd64/nvidia-fabricmanager_2.4.7-1_amd64.deb sudo dpkg -i nvidia-fabricmanager_2.4.7-1_amd64.deb
配置 Fabric Manager
安装完成后，需要对 Fabric Manager 进行配置。首先，启动 Fabric Manager 服务：
bash
sudo systemctl start nvidia-fabricmanager
设置服务开机自启：
bash
sudo systemctl enable nvidia-fabricmanager
验证 Fabric Manager
使用以下命令来验证 Fabric Manager 是否正常运行：
bash
sudo nvidia-fabricmanager-cli -s
如果显示正常的状态信息，说明 Fabric Manager 配置成功。
Container Toolkit 配置
安装 Docker
Container Toolkit 依赖于 Docker，所以我们先安装 Docker。
添加 Docker 的官方 GPG 密钥：
bash
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
设置 Docker 的稳定版仓库：
bash
echo \ "deb [arch=(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg\] https://download.docker.com/linux/ubuntu \\ (lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
更新 apt 包索引并安装 Docker：
bash
sudo apt update sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y
启动 Docker 服务并设置开机自启：
bash
sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker
安装 NVIDIA Container Toolkit
添加 NVIDIA Container Toolkit 的仓库：
bash
distribution=(. /etc/os-release;echo IDVERSION_ID) \\ \&\& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \| sudo apt-key add - \\ \&\& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
更新 apt 包索引并安装 NVIDIA Container Toolkit：
bash
sudo apt update sudo apt install -y nvidia-docker2
重启 Docker 服务：
bash
sudo systemctl restart docker
验证 Container Toolkit
运行以下命令来验证 NVIDIA Container Toolkit 是否配置成功：
bash
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi
如果能够正常显示 GPU 信息，说明 Container Toolkit 配置成功。
常见问题及解决方法
驱动安装失败
如果在驱动安装过程中出现失败的情况，可能是由于系统中残留的旧驱动或者依赖问题。可以尝试使用 sudo apt purge nvidia* 命令来彻底清除旧驱动，然后重新安装。
Fabric Manager 无法启动
如果 Fabric Manager 无法启动，检查日志文件 /var/log/nvidia-fabricmanager.log 来查看具体的错误信息。可能是权限问题或者配置文件错误，根据日志进行相应的修改。
Container Toolkit 验证失败
如果在验证 Container Toolkit 时失败，检查 Docker 服务是否正常运行，以及 NVIDIA Container Toolkit 的安装是否正确。可以尝试重新安装 NVIDIA Container Toolkit。
通过以上详细的步骤，我们完成了在 Ubuntu 22.04 下 NVIDIA H100 服务器的完整部署，包括驱动、Fabric Manager 与 Container Toolkit 编程语言www.yglmcho.com++c语言的魅力 编程语言C++h5.share.gtxdou.com++c语言的魅力 编程语言C++wap.share.qwkvqni.com++c语言的魅力 编程语言C++web3.share.yglmcho.com++c语言的魅力的配置。这些步骤是确保服务器能够充分发挥其性能的关键。在部署过程中，我们要注意每一个细节，遇到问题时要善于查看日志和搜索相关资料来解决。希望这篇指南能够帮助到大家，让大家在高性能计算和人工智能研究的道路上更加顺畅。
配置FabricManager服务用于GPU网络管理；3）安装Docker并配置NVIDIA Container Toolkit以支持容器化GPU计算。文章提供了详细的命令行操作步骤，并对可能遇到的问题给出了解决方案。通过这三个关键组件的正确配置，可以充分发挥NVIDIA H100服务器的强大计算性能，为高性能计算和人工智能研究提供有力支持。