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搭建开发环境的第一步就是准备计算机硬件和操作系统，之后的软件和开发工具库的安装都和这两者密切相关。最常见的搭配是NVIDIA显卡和Ubuntu操作系统，本节会一一介绍这些和显卡、操作系统有关的概念。
深度神经网络的运算需要大量的乘法和加法，这些简单的运算可以利用显卡极大地提高运算速度。显卡最初是为了渲染图形而设计的，当开发者需要渲染二维或三维图形时，就可以通过调用OpenGL等图形库的接口来使用显卡的计算能力进行渲染。显卡之所以能加速运算，是因为它能对运算进行并行化，除了渲染图形，显卡也可以用于通用的大规模并行计算。NVIDIA公司为此开发了CUDA应用程序接口，让开发者可以使用NVIDIA显卡进行并行计算。由于大多数深度神经网络的训练框架都是基于CUDA构建的，开发者因此不得不使用NVIDIA显卡来加速运算，这也造成了对NVIDIA显卡的依赖。
深度学习模型需要使用各种复杂的算子（Operator），模型本身还会有复杂的网络结构，对模型的运算进行并行化调度是一个很复杂的任务。用户接触到的PyTorch代码看起来非常简洁易读，但要合理地调用显卡的硬件资源对PyTorch搭建的神经网络模型进行并行化，则需要一整套并行计算的基础设施来支持。下面列举了显卡计算资源调用从底层硬件到顶层应用的整个过程，如图2-1所示。
1）操作系统直接通过硬件开放的接口操作显卡。
2）显卡厂商通过调用操作系统的接口编写显卡驱动程序。
· 图2-1 GPU资源调用系统层级
3）CUDA工具箱通过显卡驱动完成特定的科学计算任务。
4）cuDNN通过调用CUDA来完成特定的与深度学习相关的任务。
5）PyTorch通过调用cuDNN提供给用户一套非常友好的接口。
一般而言，显卡驱动的更新会带来新的功能，可以发挥显卡更多的潜力，而CUDA会根据这些新的改进来开发最新的驱动程序。为了获得最全面的功能支持，CUDA通常需要特定版本的显卡驱动，因此更新的显卡驱动不会影响CUDA的使用。
同一个cuDNN版本可以兼容不同版本的CUDA，而某个版本的PyTorch可能会依赖于较旧的cuDNN和CUDA版本，各个工具库的版本管理和开发环境配置一直是令人头疼的问题。幸运的是，已经有一整套解决方案可以应对这些问题，后文将详细讲解。
深度学习最常用的操作系统是Ubuntu。Ubuntu是基于Debian开发的一个Linux发行版。简单来说，Debian在Linux的基础上增加了软件管理功能，并坚持所有代码的证书都是开源免费的。Ubuntu基于Debian的软件管理系统，丰富了应用软件和硬件驱动，让用户可以直接使用，不需要进行复杂的配置。相比而言，使用Linux和Debian等系统，用户有时候需要亲自编译硬件驱动程序，从主板、声卡到显卡的一系列驱动都要手动安装。而Ubuntu使这一切变得更加自动化，无需用户操心。由于长期致力于开发用户友好的操作系统，Ubuntu变得越来越流行，其适配的软件也越来越多。笔者长期使用Ubuntu操作系统，使用体验和Windows并无根本区别，甚至有过之而无不及。
因为很多深度学习的软件和工具包都是基于Ubuntu开发的，开发者遇到问题时也更容易在网络社区找到答案。因此，深度学习围绕着Ubuntu形成了一个完整的生态系统。为了避免不必要的麻烦，直接使用Ubuntu无疑是效率最高的选择。因此，读者最好能为自己的计算机安装一个Ubuntu系统，无论是20.04版还是22.04版都可以。如果由于各种原因无法安装，也可以直接使用Windows 10的Ubuntu子系统。虽然效率相比原装系统稍低，但已能满足开发需求。
Ubuntu最为便利的莫过于其包管理系统。所谓包管理系统，就是一个软件和库的集散地，类似于应用商店，但范围更广泛。包管理系统通过软件源连接网上的软件仓库，用户只需要指定具体的软件名就能为自己的系统安装软件了。例如，用户需要安装Python3这个软件，只需要在Ubuntu的命令行执行以下命令即可：
命令中的sudo指的是使用管理员权限，大部分软件都会在操作系统的底层文件夹写入文件，因而需要管理员权限。使用管理员权限运行的软件apt-get是包管理器，install Python3则是包管理器需要执行的命令，意思是安装最新版的Python3。其他软件均可依此命令安装。安装工具库也可以通过这个命令操作，但应在工具库名称的前面加上lib，代表这是一个库（library）。如果是用于C++开发的库，可能用户还需要相应的头文件（Header），需要在库的名字后面加上“-dev”。例如，安装Eigen3这个库进行开发，只需在命令行中执行以下命令即可：
在Ubuntu上进行开发经常要通过命令行进行操作，常用的Ubuntu命令见表2-1，读者可查找使用。
· 表2-1 常用Ubuntu命令
Ubuntu操作系统还有很多小知识，就不进一步展开了，相信读者会在使用的过程中慢慢学会这些知识和技巧。