1.引言

        我们经常使用GPU来训练和部署神经网络，因为与CPU相比，它提供了更多的计算能力。在本教程中，我们将介绍如何将GPU与MXNet GluonTS一起使用。

        首先，确保您的机器中至少有一个Nvidia GPU，并正确安装了CUDA以及CUDNN。但是在引入import mxnet后出现下面的问题：

MXNet的OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory

        本文将会解决这一问题，亲测好用。

2.博主服务器配置

• Ubuntu 18.04
• cuda11.3
• cudnn 8.2.1

3.安装

        （1）首先安装mxnet gpu版本，根据自己的cuda版本，如果是10.0那么就是mxnet-cu100以此类推。

pip install mxnet-cu113

        （2）安装gluonts.

pip install gluonts

4.解决问题

（1）去 NVIDIA 官网下载（Log in | NVIDIA Developer）跟你 CUDA 版本和操作系统（我的是Ubuntu18.04）适配的 NCCL 文件

（2） 配置下载的deb文件

sudo dpkg -i nccl-local-repo-ubuntu1804-2.9.9-cuda11.3_1.0-1_amd64.deb
sudo apt update
sudo apt install libnccl2=2.9.9-1+cuda11.3 libnccl-dev=2.9.9-1+cuda11.3

   （3）你可以检查你的mxnet当前版本，以及可用的GPU数目：

import mxnet as mx
print(f'Number of GPUs: {mx.context.num_gpus()}')

        然后就解决了，可以利用 GPU 跑 MXNet GluonTS 的深度学习模型做时间序列预测项目。

（3）指定第四块GPU卡参与训练（它应该自动检测GPU，但你可以强制它）

trainer=Trainer(
        ctx=mxnet.context.gpu(3),
        epochs=train_conf.max_epochs,
        num_batches_per_epoch=train_conf.num_batches_per_epoch,
    )

        从下面的图可以看出，指定了第四块卡训练，显存得到占用。