如何搭建多人共用的國內GPU服務器?

搭建多人共用的國內GPU服務器需要兼顧高性能、用戶隔離、權限管理和資源調度等方面。以下是具體的操作步驟和注意事項：

1. 明確需求與規劃

用戶數量：明確有多少用戶需要訪問服務器。

使用場景：

是否主要用于深度學習訓練。

是否需要圖形處理、渲染或科學計算。

資源分配：

是否需要 GPU 動態分配(如多人共享GPU資源)。

每個用戶的顯存和CPU使用上限。

2. 選擇硬件配置

根據用戶數量和任務需求選擇合適的硬件：

GPU：

NVIDIA A100 (40GB/80GB) 或 H100：適合企業級用戶或大規模計算任務。

RTX 4090/3090：適合預算有限的高性能個人或中小團隊。

CPU：

AMD EPYC 或 Intel Xeon 系列。

至少16核，支持多線程。

內存 (RAM)：

每位用戶至少32GB內存;多人同時運行任務時，建議128GB或更高。

存儲：

1TB NVMe SSD：用于系統和常用數據。

4TB或以上 HDD：用于長期存儲。

網絡：

1Gbps或更高的帶寬，支持多人同時訪問。

內網穩定性高，低延遲。

3. 操作系統與基礎軟件安裝

推薦使用Linux系統，如Ubuntu Server(22.04 LTS)，因為它對深度學習框架和GPU驅動支持較好。

(1) 安裝操作系統

按正常步驟安裝Ubuntu Server，分區時規劃：

根目錄(/)：100GB以上。

用戶數據目錄(/data)：根據存儲容量需求分配。

(2) 安裝GPU驅動

確保正確安裝GPU驅動和CUDA：

檢測GPU型號：

lspci | grep -i nvidia

安裝NVIDIA驅動：

sudo apt install nvidia-driver-535

nvidia-smi

安裝CUDA Toolkit：

wget //developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0/local_installers/cuda_12.0.1_ubuntu2204.run

sudo sh cuda_12.0.1_ubuntu2204.run

4. 用戶管理

為每個用戶創建獨立的賬戶，并設置訪問權限。

(1) 創建用戶

為每位用戶創建單獨的Linux賬戶：

sudo adduser username

為用戶分配密碼：

sudo passwd username

(2) 設置用戶權限

為每個用戶限制權限，確保數據隔離：

創建用戶目錄：

sudo mkdir /data/username

sudo chown username:username /data/username

限制訪問其他用戶目錄：

chmod 700 /data/username

5. 配置GPU資源分配

多人共用時，需要對GPU資源進行合理分配。以下工具和方法可實現資源隔離：

(1) 使用 NVIDIA GPU Isolation

為用戶分配指定的GPU：

查看GPU ID：

nvidia-smi

為用戶限制GPU訪問：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 僅使用GPU 0

(2) 安裝容器化管理工具

Docker 和 NVIDIA Docker 是多人共用服務器的推薦方案：

安裝 Docker：

sudo apt install docker.io

sudo systemctl start docker

sudo systemctl enable docker

安裝 NVIDIA Docker：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L //nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

curl -s -L //nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt update

sudo apt install -y nvidia-container-toolkit

sudo systemctl restart docker

(3) 使用容器隔離用戶環境

為每個用戶創建獨立的容器環境：

啟動帶GPU支持的容器：

docker run --gpus '"device=0"' -it -v /data/username:/workspace ubuntu:22.04

在容器內安裝用戶需要的軟件(如TensorFlow、PyTorch)。

6. 資源管理與調度

(1) 安裝Slurm作業管理系統

Slurm可以幫助管理用戶提交的任務：

安裝 Slurm：

sudo apt install slurm-wlm

配置作業隊列，分配GPU資源。

(2) 使用開源GPU調度平臺

Kubernetes + NVIDIA GPU Operator：用于復雜資源調度。

OpenPBS：輕量級任務調度。

7. 遠程訪問與協作

為用戶提供安全的遠程訪問方法：

(1) 配置SSH訪問

安裝SSH服務：

sudo apt install openssh-server

sudo systemctl start ssh

sudo systemctl enable ssh

為每個用戶分配權限。

限制登錄來源IP以提高安全性：

sudo ufw allow from to any port 22

(2) 部署JupyterHub

JupyterHub是多人共用服務器的理想工具：

安裝 JupyterHub：

pip install jupyterhub

配置JupyterHub，允許用戶登錄并運行獨立環境：

jupyterhub --ip=0.0.0.0 --port=8888

配置GPU支持(需要將每個用戶的Jupyter實例限制在其分配的GPU上)。

8. 監控與優化

安裝監控工具以查看資源使用情況，優化性能。

(1) 使用nvidia-smi

實時監控GPU使用：

watch -n 1 nvidia-smi

(2) 安裝Grafana + Prometheus

提供圖形化監控界面，展示CPU、內存、GPU利用率等。

9. 安全與備份

啟用防火墻：使用ufw僅開放SSH和Jupyter等必要端口。

定期備份數據：配置自動備份腳本，將重要數據存儲到外部磁盤或云存儲。

日志審計：記錄用戶登錄和操作日志，確保活動可追蹤。

通過以上步驟，您可以成功搭建一個多人共用的GPU服務器，適用于深度學習、圖形處理等場景。如需更詳細的配置指導或特定場景建議，可以隨時溝通!