MindSpore 1.7自动安装 GPU篇
MindSpore 1.7推出一个方便的安装方式，自动安装，试着体验一下
官网操作指南链接是：https://www.mindspore.cn/install
我选择的是cuda 10.1+py3.7的版本
1. 第一步 根据安装说明：在使用自动安装脚本之前，需要确保系统正确安装了NVIDIA GPU驱动。CUDA 10.1要求最低显卡驱动版本为418.39；CUDA 11.1要求最低显卡驱动版本为450.80.02。执行以下指令检查驱动版本。
nvidia-smi
确认是418.39 真好合适
2. 第二步下载安装脚本
在官网解释中，说的是支持1.6.0及以上的版本，但是当我选择1.6版本的时候，并没有写着自动安装，这个我也不确定1.6支不支持
还是按照1.7的来
获取安装脚本
3. 执行脚本发现存在问题：
MINDSPORE_VERSION=1.7.0 bash -i ./ubuntu-gpu-pip.sh
CUDA 11.1 minimum required driver version is 450.80.02, but current nvidia driver version is 418.39, please upgrade your driver manually.
我明明是cuda10.1, 为什么报11.1呢
查看脚本发现
脚本里面CUDA_VERSION=${CUDA_VERSION:-11.1} 设置的cuda是11.1， 需要手动改成10.1
4. 再次执行脚本
中间有点长，只截部分
下面显示安装成功
下面显示执行脚本成功
5. 最后我们来分析下脚本：
PYTHON_VERSION=${PYTHON_VERSION:-3.7}
MINDSPORE_VERSION=${MINDSPORE_VERSION:EMPTY}
CUDA_VERSION=${CUDA_VERSION:-10.1}
OPENMPI=${OPENMPI:-off}
OPENMPI为on 可以自动安装mpi
但是由于我的机器已经安装，所以保留原来的off
看自己机器有没有安装mpi可以执行一下mpirun
上面就代表安装了
inimum_driver_version_map["10.1"]="418.39"
minimum_driver_version_map["11.1"]="450.80.02"
两个cuda分别匹配的显卡驱动版本
脚本：
# python
sudo add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt-get install python$PYTHON_VERSION python$PYTHON_VERSION-distutils python3-pip -y
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python$PYTHON_VERSION 100
# pip
python -m pip install -U pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
echo -e "alias pip='python -m pip'" >> ~/.bashrc
python -m pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
通过APT安装Python3和pip3
脚本：
# install cuda/cudnn
echo "installing CUDA and cuDNN"
cd /tmp
declare -A cuda_url_map=()
cuda_url_map["10.1"]=https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
cuda_url_map["11.1"]=https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
cuda_url=${cuda_url_map[$CUDA_VERSION]}
wget $cuda_url
sudo sh ${cuda_url##*/} --silent --toolkit
cd -
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /"
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/ /"
sudo apt-get update
declare -A cudnn_name_map=()
cudnn_name_map["10.1"]="libcudnn7=7.6.5.32-1+cuda10.1 libcudnn7-dev=7.6.5.32-1+cuda10.1"
cudnn_name_map["11.1"]="libcudnn8=8.0.4.30-1+cuda11.1 libcudnn8-dev=8.0.4.30-1+cuda11.1"
sudo apt-get install --no-install-recommends ${cudnn_name_map[$CUDA_VERSION]} -y
解析：下载CUDA和cuDNN并安装
脚本：
sudo apt-get install curl make gcc-7 libgmp-dev linux-headers-"$(uname -r)" -y
解析：安装gcc gmp
脚本：
set +e && source ~/.bashrc
set -e
add_env PATH /usr/local/cuda/bin
add_env LD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda/lib64
add_env LD_LIBRARY_PATH /usr/lib/x86_64-linux-gnu
set +e && source ~/.bashrc
解析：添加cuda到环境变量
if [[ X"$OPENMPI" == "Xon" ]]; then
echo "installing openmpi"
cd /tmp
curl -O https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-4.0.3.tar.gz
tar xzf openmpi-4.0.3.tar.gz
cd openmpi-4.0.3
./configure --prefix=/usr/local/openmpi-4.0.3
make
sudo make install
add_env PATH /usr/local/openmpi-4.0.3/bin
add_env LD_LIBRARY_PATH /usr/local/openmpi-4.0.3/lib
fi
若是OPENMPI=on就是安装mpirun
arch=`uname -m`
python -m pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MINDSPORE_VERSION}/MindSpore/gpu/${arch}/${cuda_name}/mindspore_gpu-${version_map["$PYTHON_VERSION"]}-linux_${arch}.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装匹配的whl包
最后安装和执行成功
