before
- Intel® CORE™ i5-8500
- ROG STRIX B360-I GAMING
- SAMSUNG PM981 256GB
- Enhance 7025B -206 FLEX 1U 250W
- Kingston FURY 16GB(8G×2) DDR4 2666Mhz
- 闲鱼定制ITX机箱
- Windows 11 Home edition
after
- Intel® CORE™ i5-8500
- ROG STRIX B360-I GAMING
- SAMSUNG PM981 256GB & ZHITAI TiPlus 5000 1TB
- MAXSUN GeForce RTX 3060 12GB
- Seasonic CORE GX 650
- Kingston FURY 16GB(8G×2) DDR4 2666Mhz
- jonsbo UMX1 PLUS
- Ubuntu 20.04
分区详情
- 1TB（512MB 大小的EFI类型分区挂在/boot；16GB大小的SWAP；剩下的为EXT4类型挂载为/）
- 256GB （设置为EXT4类型挂载在/var）
接下来就是图形卡驱动程序安装，这里我选择直接使用Ubuntu的软件更新器->设置->附加驱动里面选择最新的nvidia-driver-525 进行安装，安装完成后reboot。
重启后使用nvidia-smi查看，可以发现一些信息，其中CUDA Version显示的是最高支持的CUDA版本，不是必须使用这个版本的CUDA！
下面就是安装Anaconda，这里我选择区清华开源镜像下载，然后配置国内的源。（这里使用anaconda是为了隔离python环境，不同的项目对python版本，cuda版本等要求不同，所以需要conda来管理）。
接下来区pytorch官网选择你需要的cuda版本进行安装即可，注意，推荐pip安装，方便。最后让我们测试一下 可以参考我之前写的这篇 pytorch添加GPU支持的4.测试可用性。
注意：这里我使用vscode ssh连接主机进行操作，如果没发现python运行按钮活着jupyter不能选择环境，需要检查vscode remote端的插件python和jupyter是否安装。
