在分布式大模型训练环境中，NVIDIA驱动的正确安装是确保训练效率和稳定性的关键一步。本文将结合实际配置经验，详细说明如何在多GPU节点上安装并验证NVIDIA驱动。
环境准备
首先确认系统环境为Ubuntu 20.04或更高版本，建议使用CUDA 11.8及以上版本以支持最新模型训练需求。所有节点需通过SSH连接，并确保网络连通性良好。
安装步骤
1. 卸载旧版驱动（如存在）
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo apt-get autoremove
2. 禁用Nouveau驱动
编辑/etc/modprobe.d/blacklist.conf，添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后执行：
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
3. 安装新驱动
推荐使用官方.run文件安装方式：
wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/535.129.03/NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run --no-opengl-files
4. 验证安装
nvidia-smi
nvidia-ml-py3
如果显示GPU信息且无错误，则说明驱动安装成功。
注意事项
- 若使用容器环境（如Docker），需确保
nvidia-docker2已正确安装并配置。 - 分布式训练中建议统一各节点驱动版本，避免兼容性问题。
- 安装过程中若遇到权限错误，请确认当前用户已加入
sudo组。
通过以上步骤可有效完成NVIDIA驱动的部署，为后续分布式训练打下坚实基础。
讨论