linux 设置用户对gpu显卡独占

    在进行深度学习、机器学习等计算密集型任务时，使用GPU可以显著提高计算速度。但是，当多个用户同时使用同一台服务器上的GPU时，会导致性能下降。为了避免这种情况，我们需要设置用户对GPU显卡的独占。

    什么是GPU独占？

    GPU独占是指在使用GPU时，只有一个用户能够访问它。这样可以确保每个用户都能获得足够的计算资源，从而提高计算效率。

    如何实现GPU独占？

    实现GPU独占需要以下几个步骤：

    Step1：安装CUDA和cuDNN

    要使用GPU进行深度学习、机器学习等计算密集型任务，需要先安装CUDA和cuDNN。这两个软件包可以帮助我们利用NVIDIAGPU的强大计算能力。

    Step2：创建新的用户

    为了实现GPU独占，我们需要创建一个新的用户，并将其添加到sudo组中。

    sudoaddusernewuser

    sudousermod-aGsudonewuser

    Step3：配置Xorg.conf文件

    接下来，我们需要编辑Xorg.conf文件，以便让新用户独占GPU。

    sudovim/etc/X11/xorg.conf

    在文件中添加以下内容：

    Section"ServerLayout"

    Identifier"layout"

    Screen0"nvidia"

    Inactive"intel"

    EndSection

    Section"Device"

    Identifier"nvidia"

    Driver"nvidia"

    BusID"{PCIE_BUS_ID}"

    EndSection

    Section"Screen"

    Identifier"nvidia"

    Device"nvidia"

    EndSection

    Section"Device"

    Identifier"intel"

    Driver"modesetting"

    EndSection

    Section"Screen"

    Identifier"intel"

    Device"intel"

    EndSection

    其中，{PCIE_BUS_ID}是你的显卡PCIe总线ID。可以通过运行以下命令来获取它：

    lspci|grep-invidia

    Step4：配置lightdm.conf文件

    接下来，我们需要修改lightdm.conf文件，以确保新用户登录时只能访问GPU。

    sudovim/etc/lightdm/lightdm.conf

    在文件中添加以下内容：

    [SeatDefaults]

    autologin-guest=false

    autologin-user=newuser

    autologin-user-timeout=0

    user-session=ubuntu

    greeter-session=unity-greeter

    [XDMCPServer]

    enabled=false

    [SeatDefaults]

    xserver-allow-tcp=false

    [LightDM]

    start-default-seat=false

    [Seat:0]

    xserver-command=X-sharevts-novtswitch-isolateDevicePCI:0:2:0

    其中，PCI:0:2:0是你的显卡PCIe总线ID。

    Step5：重启系统

    完成上述步骤后，我们需要重启系统以使更改生效。

    sudoreboot

    如何验证GPU独占是否成功？

    要验证GPU独占是否成功，可以运行以下命令：

    nvidia-smi

    如果只有一个用户在使用GPU，则会显示该用户的进程信息。如果有多个用户在使用GPU，则会显示所有用户的进程信息。

    总结

    在进行深度学习、机器学习等计算密集型任务时，使用GPU可以显著提高计算速度。但是，当多个用户同时使用同一台服务器上的GPU时，会导致性能下降。为了避免这种情况，我们需要设置用户对GPU显卡的独占。本文介绍了如何实现GPU独占，并提供了详细的步骤和示例代码。希望这篇文章对你有所帮助！

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