linux export 只用1个显卡

    随着人工智能和深度学习技术的不断发展，对于高性能计算机的需求也越来越高。而在这样的背景下，GPU的应用也越来越广泛。但是，对于一些小型的工作站或者服务器，可能并没有多余的显卡资源来进行计算。那么，如何才能在只有1个显卡的情况下完成计算任务呢？本文将详细介绍在Linux系统中如何只用1个显卡。

    一、什么是LinuxExport

    首先，我们需要了解什么是LinuxExport。简单来说，LinuxExport是一种将GPU资源共享给其他进程或机器的技术。通过这种技术，我们可以在只有1个显卡的情况下完成多个进程或机器的计算任务。

    二、安装必要软件

    在使用LinuxExport之前，我们需要安装必要的软件包。常见的软件包有nvidia-smi、cuda、cudnn等。这里我们以Ubuntu系统为例进行说明。

    1.安装nvidia-smi

    nvidia-smi是NVIDIA提供的一个命令行工具，可以查看当前GPU的状态信息。在Ubuntu系统中，我们可以通过以下命令进行安装：

    sudoapt-getinstallnvidia-smi

    2.安装cuda

    cuda是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型，可以在GPU上进行高性能计算。在Ubuntu系统中，我们可以通过以下命令进行安装：

    sudoapt-getinstallcuda

    3.安装cudnn

    cudnn是NVIDIA提供的一个针对深度学习框架的GPU加速库，可以加速卷积神经网络等计算。在Ubuntu系统中，我们可以通过以下命令进行安装：

    sudoapt-getinstalllibcudnn7libcudnn7-dev

    三、配置LinuxExport

    在安装完必要的软件包之后，我们需要对LinuxExport进行配置。具体来说，我们需要进行以下步骤：

    1.配置环境变量

    首先，我们需要将CUDA的路径添加到环境变量中。在Ubuntu系统中，我们可以通过编辑~/.bashrc文件来实现：

    exportPATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH

    exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

    需要注意的是，这里的路径需要根据实际安装情况进行修改。

    2.配置GPU驱动

    接下来，我们需要配置GPU驱动。具体来说，我们需要将nvidia-uvm模块加载到内核中。在Ubuntu系统中，我们可以通过以下命令来加载：

    sudomodprobenvidia-uvm

    需要注意的是，这里的命令需要在每次开机后都执行。

    3.启动LinuxExport

    最后，我们需要启动LinuxExport。具体来说，我们需要使用nvidia-smi命令来查看当前GPU的状态，并使用export命令将GPU资源导出给其他进程或机器。例如，我们可以使用以下命令将GPU资源导出给192.168.1.100这台机器：

    nvidia-smi-i0-dm0

    exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0

    exportCUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID

    exportCUDA_HOST_IP=192.168.1.100

    需要注意的是，这里的IP地址需要根据实际情况进行修改。

    四、总结

    通过本文的介绍，我们了解了如何在Linux系统中只用1个显卡完成计算任务。具体来说，我们需要安装必要的软件包，并对LinuxExport进行配置。需要注意的是，在使用LinuxExport时，我们需要确保所有参与计算任务的进程或机器都已经正确配置了环境变量和驱动。

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