编译和安装

操作步骤

1. 使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。
2. 执行以下命令安装Docker toolkit。

   distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
   yum-config-manager --add-repo https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo
   dnf clean expire-cache --refresh
   dnf install -y nvidia-docker2
   systemctl restart docker

3. 执行以下命令获取基础镜像。

   docker pull nvidia/cuda-arm64:11.1-devel-centos8

4. 执行以下命令运行Docker。

   docker run -it nvidia/cuda-arm64:11.1-devel-centos8 /bin/bash

5. 执行以下命令修改“/etc/yum.repos.d/nvidia-ml.repo”文件。
   1. 打开“/etc/yum.repos.d/nvidia-ml.repo”文件。

      vi /etc/yum.repos.d/nvidia-ml.repo

   2. 按“i”进入编辑模式，添加如下粗体内容。

      [nvidia-ml]
      name=nvidia-ml
      baseurl=https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/rhel8/sbsa
      enabled=1
      gpgcheck=1
      gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-NVIDIA
      sslverify=false

   3. 按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。

6. 执行以下命令修改“/etc/yum.repos.d/cuda.repo”文件。
   1. 打开“/etc/yum.repos.d/cuda.repo”文件。

      vi /etc/yum.repos.d/cuda.repo

   2. 按“i”进入编辑模式，添加如下粗体内容。

      [cuda]
      name=cuda
      baseurl=https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/sbsa
      enabled=1
      gpgcheck=1
      gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-NVIDIA
      sslverify=false

   3. 按“Esc”键，输入:wq!，按“Enter”保存并退出编辑。

7. 执行以下命令刷新Yum源缓存。

   yum makecache

8. 执行以下命令安装系统依赖。

   yum install -y zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel python3 python3-devel gcc wget cmake3 libarchive git which

9. 执行以下命令下载并安装Cudnn8。

   wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/repos/rhel8/sbsa/libcudnn8-8.0.4.30-1.cuda11.1.aarch64.rpm --no-check-certificate
   rpm -ivh libcudnn8-8.0.4.30-1.cuda11.1.aarch64.rpm
   wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/repos/rhel8/sbsa/libcudnn8-devel-8.0.4.30-1.cuda11.1.aarch64.rpm --no-check-certificate
   rpm –ivh libcudnn8-devel-8.0.4.30-1.cuda11.1.aarch64.rpm

10. 执行以下命令部署Anaconda。
    

    执行./Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh时，需手动输入“Enter”和“yes”，默认部署在“/root/anaconda3”目录。

    wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh
    chmod +x Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh
    ./Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh
    export PATH=/root/anaconda3/bin/:$PATH

11. 执行以下命令安装PyTorch编译依赖。

    conda install astunparse numpy ninja pyyaml setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses

    （可选）conda代理配置方法如下：

    cat > /root/.condarcexport PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
    channels:
      - conda-forge
      - defaults
    proxy_servers:
      http: xxxxxx
      https: xxxxxx
    ssl_verify: false

12. 执行以下命令配置环境变量。

    export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64

13. 执行以下命令下载并编译PyTorch源码。

    export GIT_SSL_NO_VERIFY=1
    git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch  --depth=1
    cd pytorch
    git submodule sync
    git submodule update --init --recursive --jobs 0
    export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
    python setup.py install

14. 执行以下命令新建另一个终端Shell导出容器。

    docker ps

    

    PyTorch源码等大文件移到容器外后删除再导出镜像。

    1. 备份源码。

       docker cp 4ad81495b7ef:/pytorch .

    2. 删除容器内PyTorch源码。

       rm -rf pytorch/
       rm -rf Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh
       rm -f libcudnn8-8.0.4.30-1.cuda11.1.aarch64.rp
       rm -f libcudnn8-devel-8.0.4.30-1.cuda11.1.aarch64.rpm

    3. 导出镜像。

       docker export -o pytorch_cuda.tar 4ad81495b7ef