过去几个月，数据科学项目的一个强劲增长趋势是对计算资源的需求不断增加，这是由于更大的数据集、更复杂的问题和模型，以及一些建模任务，如再训练和超参数微调。
GPU已被证明在加速大规模计算方面非常强大，但是，有时正确配置和设置完整的 GPU 环境可能会很棘手。幸运的是，有一些开源工具专门用于简化 GPU 的软件配置，包括驱动程序和数据科学库。
在这篇文章中，展示了如何在 Linux-Ubuntu 机器上使用 GPU 配置和开始快速使用数据科学项目中的一些常用库，我们将按照以下步骤操作：
- 1 Nvidia驱动安装
- 2 库安装：Pytorch 和 Pycaret
- 3 监控 GPU 工具
- 4 个用于 GPU 的 Nvidia 容器
- 5 演示
开始吧！
1 Nvidia驱动安装 1.1要开始使用 Nvidia-GPU要开始使用 Nvidia-GPU，需要安装 GPU 驱动程序。在 Ubuntu 中，可以使用包管理器中提供的默认驱动程序版本来完成。
1.2使用最新的驱动程序版本GPU 软件发展迅速，因此无法使用最新的驱动程序版本。为了解决这个问题，我们可以通过下载最新的Cuda 版本来安装更新的驱动程序版本：
