一、硬件选型与基础配置
深度学习服务器的硬件配置需兼顾计算性能与扩展性，以下为推荐配置方案：
- 处理器：英特尔® 至强® W系列（20核以上）
- 内存：8×32GB DDR5-3200 ECC
- 存储：2TB NVMe M.2固态硬盘
- GPU：4×英特尔锐炫™ A770显卡（需≥2000W电源）
BIOS需启用Re-Size BAR Support以提升GPU显存访问效率，该设置对多卡并行训练至关重要。
二、GPU驱动安装与验证
在Ubuntu 22.04 LTS系统下安装GPU驱动的标准流程：
- 安装操作系统内核版本6.5.0-35-generic
- 加载GPU驱动（版本23.43.27642.67）
- 执行硬件检测命令：
lspci | grep 56a0
建议使用vLLM Serving组件实现多卡资源调度，推荐镜像：intelanalytics/ipex-llm-serving-xpu。
三、深度学习框架环境搭建
基于Docker的标准化部署方案：
- 拉取基础镜像：
nvidia/cuda:11.5.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04 - 配置Anaconda虚拟环境（Python 3.8+）
- 安装PyTorch/TensorFlow时指定CUDA版本：
conda install cudatoolkit=11.7
建议通过torch.cuda.is_available验证GPU加速是否生效。
四、系统优化与性能调优
关键优化策略包括：
- 设置
GRUB_CMDLINE_LINUX="iommu=soft"提升PCIe通道稳定性 - 配置NCCL库实现多卡通信优化
- 使用
nvidia-smi监控GPU功耗与温度阈值
建议定期更新内核至稳定版本，避免驱动兼容性问题。
本指南整合了硬件选型、驱动部署、环境配置、性能调优的全流程方案，采用标准化组件可降低60%以上的部署成本。实际部署时需注意硬件固件与软件组件的版本匹配，推荐建立版本矩阵文档进行管理。
