基于ZStack构建深度学习云平台
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于ZStack构建深度学习云平台相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前言
深度学习是机器学习和人工智能研究的热门分支，也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉、机器学习带来了革命性的进步，而新的深度学习技术也正在不断诞生。由于深度学习正快速发展，新的研究者很难对这一技术实时跟进。国内各大公有云厂商都提供了相应的深度学习相关产品，但对于初学者并不那么实用。本文将介绍基于产品化云平台——ZStack，来构建对初学者友好、易运维、易使用的深度学习云平台。
由于ZStack的轻量性，我们仅通过一台普通PC机就能部署云平台，进而实现深度学习平台构建。读者可结合本文轻松扩展出规模更大、功能更为完备的深度学习云平台。
1 、ZStack简介
ZStack是下一代开源的云计算IaaS（基础架构即服务）软件。它主要面向未来的智能数据中心，通过提灵活完善的APIs来管理包括计算、存储和网络在内的数据中心资源。用户可以利用ZStack快速构建自己的智能云数据中心，也可以在稳定的ZStack之上搭建灵活的云应用场景。
ZStack功能架构
ZStack产品优势：
ZStack是基于专有云平台4S（Simple简单，Strong健壮，Scalable弹性，Smart智能）标准设计的下一代云平台IaaS软件。
1. 简单（Simple）
? 简单安装部署：提供安装文件网络下载，30分钟完成从裸机到云平台的安装部署。
? 简单搭建云平台：支持云主机的批量（生成，删除等）操作，提供列表展示和滑窗详情。
? 简单实用操作：详细的用户手册，足量的帮助信息，良好的社区，标准的API提供。
? 友好UI交互：设计精良的专业操作界面，精简操作实现强大的功能。
2. 健壮（Strong）
? 稳定且高效的系统架构设计：拥有全异步的后台架构，进程内微服务架构，无锁架构，无状态服务架构，一致性哈希环，保证系统架构的高效稳定。目前已实现：单管理节点管理上万台物理主机、数十万台云主机；而多个管理节点构建的集群使用一个数据库、一套消息总线可管理十万台物理主机、数百万台云主机、并发处理数万个API。
? 支撑高并发的API请求：单ZStack管理节点可以轻松处理每秒上万个并发API调用请求。
? 支持HA的严格要求：在网络或节点失效情况下，业务云主机可自动切换到其它健康节点运行；利用管理节点虚拟化实现了单管理节点的高可用，故障时支持管理节点动态迁移。
3. 弹性（Scalable）
? 支撑规模无限制：单管理节点可管理从一台到上万台物理主机，数十万台云主机。
? 全API交付：ZStack提供了全套IaaS API，用户可使用这些APIs完成全新跨地域的可用区域搭建、
网络配置变更、以及物理服务器的升级。
? 资源可按需调配：云主机和云存储等重要资源可根据用户需求进行扩缩容。ZStack不仅支持对云主
机的CPU、内存等资源进行在线更改，还可对云主机的网络带宽、磁盘带宽等资源进行动态调整。
4. 智能（Smart）
? 自动化运维管理：在ZStack环境里，一切由APIs来管理。ZStack利用Ansible库实现全自动部署和
升级，自动探测和重连，在网络抖动或物理主机重启后能自动回连各节点。其中定时任务支持定时
开关云主机以及定时对云主机快照等轮询操作。
? 在线无缝升级：5分钟一键无缝升级，用户只需升级管控节点。计算节点、存储节点、网络节点在
管控软件启动后自动升级。
? 智能化的UI交互界面：实时的资源计算，避免用户误操作。
? 实时的全局监控：实时掌握整个云平台当前系统资源的消耗情况，通过实时监控，智能化调配，从
而节省IT的软硬件资源。
0x2 构建深度学习平台
2.1 组件部署介绍
?TensorFlow
是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。TensorFlow最初是由 Google Brain 团队中的研究人员和工程师开发的，可为机器学习和深度学习提供强力支持，并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域。
?cuDNN
NVIDIA CUDA深层神经网络库（cuDNN）是一种用于深层神经网络的GPU加速库原始图形。cuDNN为标准例程提供了高度调优的实现，如前向和后向卷积、池化、归一化和激活层。cuDNN是NVIDIA深度学习SDK的一部分。
?TensorBoard
是一个可视化工具，能够有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。
?Jupyter
Jupyter是一个交互式的笔记本，可以很方便地创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。一般用与做数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。
2.2 云平台环境准备
环境介绍
本次使用如下配置构建深度学习平台：
本次使用一台普通PC机部署ZStack云平台，使用云平台中GPU透传功能将一块NVIDIA QuadroP2000显卡透传给一个CentOS7.4虚拟机，进行平台的构建。
ZStack云平台部署步骤详情参考官方文档：https://www.zstack.io/help/product_manuals/user_guide/3.html#c3
2.2.1 创建云主机
选择“云资源池”点击“云主机”点击“创建云主机按钮”打开云主机创建页面；
创建云主机的步骤：
1、选择添加方式； 平台支持创建单个云主机和创建多个云主机，根据需求进行选择。
2、设置云主机名称；在设置名称时建议以业务系统名称进行命名，方便管理运维。
3、选择计算规格；根据定义的计算规格结合业务需求选择适合的计算规格。
4、选择镜像模板；根据业务需求选择相应的镜像模板。
5、选择三层网络；在新版本中平台三层网络同时支持IPv4和IPv6，请根据自身业务需求进行选择；同时也可以在创建云主机过程中设置网卡属性。
6、确认配置无误后点击“确定”开始创建。
2.2.2 透传GPU操作
点击云主机名称点击配置信息；
找到GPU设备标签，点击操作选择加载，然后选择相应的GPU设备给云主机直接使用。
0x3 开始部署
3.1 运行环境准备
安装pip
# curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
# python get-pip.py
# pip --version
pip 18.1 from /usr/lib/python2.7/site-packages/pip (python 2.7)
# python --version
Python 2.7.5
安装GCC G++
# yum install gcc gcc-c++
# gcc --version
gcc (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-36)
安装一些需要的包
#yum -y install zlib
#yum install openssl-devel -y
#yum install sqlite -y
升级CentOS默认Python2.7.5版本到3.6.5
下载Python源码包
# wget -c https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz
解压源码包
# tar -zvxf Python-3.6.5.tgz
进入源码目录
# cd Python-3.6.5/
# ./configure --with-ssl
编译并安装
# make && make install
查看一下新安装的python3的文件位置
# ll /usr/local/bin/python
设置python默认版本号为3.x
# mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak
# ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python
查看一下2.x版本的文件位置
# ll /usr/bin/python
为使yum命令正常使用，需要将其配置的python依然指向2.x版本
# vim /usr/bin/yum
#vim /usr/libexec/urlgrabber-ext-down
将上面两个文件的头部文件修改为老版本即可
!/usr/bin/python --> !/usr/bin/python2.7
安装python-dev、python-pip
# yum install python-dev python-pip -y
禁用自带Nouveau驱动
Nouveau使用
# lsmod | grep nouveau
nouveau 1662531 0
mxm_wmi 13021 1 nouveau
wmi 19086 2 mxm_wmi,nouveau
video 24538 1 nouveau
i2c_algo_bit 13413 1 nouveau
drm_kms_helper 176920 2 qxl,nouveau
ttm 99555 2 qxl,nouveau
drm 397988 5 qxl,ttm,drm_kms_helper,nouveau
i2c_core 63151 5 drm,i2c_piix4,drm_kms_helper,i2c_algo_bit,nouveau
#vim /usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf
# nouveau
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
:wq 保存退出
# mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak 备份引导镜像
# dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) 重建引导镜像
# reboot
#lsmod | grep nouveau 再次验证禁用是否生效
3.2 安装CUDA
升级内核：
# rpm -import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org
# rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm
# yum -y --enablerepo=elrepo-kernel install kernel-ml.x86_64 kernel-ml-devel.x86_64
查看内核版本默认启动顺序：
awk -F‘ ‘$1=="menuentry " {print $2}‘ /etc/grub2.cfg
CentOS Linux (4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64) 7 (Core)
CentOS Linux (3.10.0-862.el7.x86_64) 7 (Core)
CentOS Linux (0-rescue-c4581dac5b734c11a1881c8eb10d6b09) 7 (Core)
#vim /etc/default/grub
GRUB_DEFAULT=saved 改为GRUB_0=saved
运行grub2-mkconfig命令来重新创建内核配置
# grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg
#reboot
# uname -r 重启后验证一下内核版本
4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64
CUDA Toolkit安装有两种方式：
?Package安装 (RPM Deb packages)
?Runfile安装
这里选择使用Runfile模式进行安装
安装包下载：https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux
根据自身操作系统进行安装包筛选，并下载。复制下载链接直接用wget -c命令进行下载
# wget -c https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux
#chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux
#./cuda_10.0.130_410.48_linux
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 10.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 10.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location
[ default is /root ]:
配置CUDA运行环境变量：
# vim /etc/profile
# CUDA
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
# source /etc/profile
检查版本
# nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130
使用实例验证测试CUDA是否正常：
#cd /root/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
# make
"/usr/local/cuda-10.0"/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery.o -c deviceQuery.cpp
"/usr/local/cuda-10.0"/bin/nvcc -ccbin g++ -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery deviceQuery.o
mkdir -p ../../bin/x86_64/linux/release
cp deviceQuery ../../bin/x86_64/linux/release
# cd ../../bin/x86_64/linux/release/
# ./deviceQuery
#./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "Quadro P2000"
CUDA Driver Version / Runtime Version 10.0 / 10.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1
Total amount of global memory: 5059 MBytes (5304745984 bytes)
( 8) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 1024 CUDA Cores
GPU Max Clock rate: 1481 MHz (1.48 GHz)
Memory Clock rate: 3504 Mhz
Memory Bus Width: 160-bit
L2 Cache Size: 1310720 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(32768), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(32768, 32768), 2048 layers
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 65536
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy kernel execution: Yes with 2 copy engine(s)
Run time limit on kernels: No
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device supports Compute Preemption: Yes
Supports Cooperative Kernel Launch: Yes
Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch: Yes
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 0 / 11
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 10.0, CUDA Runtime Version = 10.0, NumDevs = 1
Result = PASS
Result = PASS且测试过程中无报错，表示测试通过！
3.3安装 cuDNN
cuDNN的全称为NVIDIA CUDA? Deep Neural Network library，是NVIDIA专门针对深度神经网络（Deep Neural Networks）中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式。
下载安装包：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
注：下载前需先注册 NVIDIA Developer Program，然后才能下载。
可以根据自身的环境选择相应版本进行下载，这个有身份验证只能浏览器下载然后再上传到云主机中。
安装：
#rpm -ivh libcudnn7-7.4.2.24-1.cuda10.0.x86_64.rpm libcudnn7-devel-7.4.2.24-1.cuda10.0.x86_64.rpm libcudnn7-doc-7.4.2.24-1.cuda10.0.x86_64.rpm
准备中... ################################# [100%]
正在升级/安装...
1:libcudnn7-7.4.2.24-1.cuda10.0 ################################# [ 33%]
2:libcudnn7-devel-7.4.2.24-1.cuda10################################# [ 67%]
3:libcudnn7-doc-7.4.2.24-1.cuda10.0################################# [100%]
验证cuDNN：
# cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
# cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
# make clean && make
rm -rf o
rm -rf mnistCUDNN
/usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_53,code=compute_53 -o fp16_dev.o -c fp16_dev.cu
g++ -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -o fp16_emu.o -c fp16_emu.cpp
g++ -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -o mnistCUDNN.o -c mnistCUDNN.cpp
/usr/local/cuda/bin/nvcc -ccbin g++ -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_53,code=sm_53 -gencode arch=compute_53,code=compute_53 -o mnistCUDNN fp16_dev.o fp16_emu.o mnistCUDNN.o -I/usr/local/cuda/include -IFreeImage/include -LFreeImage/lib/linux/x86_64 -LFreeImage/lib/linux -lcudart -lcublas -lcudnn -lfreeimage -lstdc++ -lm
# ./mnistCUDNN
cudnnGetVersion() : 7402 , CUDNN_VERSION from cudnn.h : 7402 (7.4.2)
Host compiler version : GCC 4.8.5
There are 1 CUDA capable devices on your machine :
device 0 : sms 8 Capabilities 6.1, SmClock 1480.5 Mhz, MemSize (Mb) 5059, MemClock 3504.0 Mhz, Ecc=0, boardGroupID=0
Using device 0
Testing single precision
Loading image data/one_28x28.pgm
Performing forward propagation ...
Testing cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm ...
Fastest algorithm is Algo 1
Testing cudnnFindConvolutionForwardAlgorithm ...
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 0: 0.036864 time requiring 0 memory
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 1: 0.044032 time requiring 3464 memory
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 2: 0.053248 time requiring 57600 memory
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 4: 0.116544 time requiring 207360 memory
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 7: 0.181248 time requiring 2057744 memory
Resulting weights from Softmax:
0.0000000 0.9999399 0.0000000 0.0000000 0.0000561 0.0000000 0.0000012 0.0000017 0.0000010 0.0000000
Loading image data/three_28x28.pgm
Performing forward propagation ...
Resulting weights from Softmax:
0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.9999288 0.0000000 0.0000711 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
Loading image data/five_28x28.pgm
Performing forward propagation ...
Resulting weights from Softmax:
0.0000000 0.0000008 0.0000000 0.0000002 0.0000000 0.9999820 0.0000154 0.0000000 0.0000012 0.0000006
Result of classification: 1 3 5
Test passed!
Testing half precision (math in single precision)
Loading image data/one_28x28.pgm
Performing forward propagation ...
Testing cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm ...
Fastest algorithm is Algo 1
Testing cudnnFindConvolutionForwardAlgorithm ...
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 0: 0.032896 time requiring 0 memory
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 1: 0.036448 time requiring 3464 memory
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 2: 0.044000 time requiring 28800 memory
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 4: 0.115488 time requiring 207360 memory
^^^^ CUDNN_STATUS_SUCCESS for Algo 7: 0.180224 time requiring 2057744 memory
Resulting weights from Softmax:
0.0000001 1.0000000 0.0000001 0.0000000 0.0000563 0.0000001 0.0000012 0.0000017 0.0000010 0.0000001
Loading image data/three_28x28.pgm
Performing forward propagation ...
Resulting weights from Softmax:
0.0000000 0.0000000 0.0000000 1.0000000 0.0000000 0.0000714 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
Loading image data/five_28x28.pgm
Performing forward propagation ...
Resulting weights from Softmax:
0.0000000 0.0000008 0.0000000 0.0000002 0.0000000 1.0000000 0.0000154 0.0000000 0.0000012 0.0000006
Result of classification: 1 3 5
Test passed!
Test passed!且测试过程中无报错，表示测试通过！
3.4安装 TensorFlow
# pip3 install --upgrade setuptools==30.1.0
# pip3 install tf-nightly-gpu
验证测试：
在 Python 交互式 shell 中输入以下几行简短的程序代码：
# python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!‘)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果系统输出以下内容，就说明您可以开始编写 TensorFlow 程序了：
Hello, TensorFlow!
同时使用nvidia-smi命令可以看到当前显卡的处理任务。
3.5 安装TensorBoard 可视化工具
可以用 TensorBoard 来展现 TensorFlow 图，绘制图像生成的定量指标图以及显示附加数据（如其中传递的图像）。通过 pip 安装 TensorFlow 时，也会自动安装 TensorBoard：
验证版本：
# pip3 show tensorboard
Name: tensorboard
Version: 1.12.2
Summary: TensorBoard lets you watch Tensors Flow
Home-page: https://github.com/tensorflow/tensorboard
Author: Google Inc.
Author-email: [email protected]
License: Apache 2.0
Location: /usr/lib/python2.7/site-packages
Requires: protobuf, numpy, futures, grpcio, wheel, markdown, werkzeug, six
Required-by:
启动服务：
# tensorboard --logdir /var/log/tensorboard.log
TensorBoard 1.13.0a20190107 at http://GPU-TF:6006 (Press CTRL+C to quit)
根据提示在浏览器上输入http://服务器IP:6006
3.6 安装Jupyter
Jupyter是一个交互式的笔记本，可以很方便地创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。一般用与做数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。
安装：
# sudo pip3 install jupyter
生成配置文件：
# jupyter notebook --generate-config
Writing default config to: /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
生成Jupyter密码：
# python
Python 3.6.5 (default, Jan 15 2019, 02:51:51)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-36)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from notebook.auth import passwd;
>>> passwd()
Enter password:
Verify password:
‘sha1:6067bcf7350b:8407670bb3f94487c9404ed3c20c1ebf7ddee32e‘
>>>
将生成的hash串写入Jupyter配置文件：
# vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
启动服务
# jupyter notebook --allow-root --ip=‘192.168.66.11‘
浏览器登陆
输入密码后登陆：即可正常访问
执行测试任务：
运行TensorFlow Demo示例
Jupyter中新建 HelloWorld 示例，代码如下：
import tensorflow as tf
# Simple hello world using TensorFlow
# Create a Constant op
# The op is added as a node to the default graph.
#
# The value returned by the constructor represents the output
# of the Constant op.
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!‘)
# Start tf session
sess = tf.Session()
# Run the op
print(sess.run(hello))
0x4总结
通过使用ZStack云平台可以快速构建深度学习平台，云平台自身无需太多的复杂配置，在安装各种驱动及深度学习组件时也与物理机无异。安装好驱动后进行性能测试发现与同配置物理逻辑性能相当，GPU部分没有任何性能损失。
当上述软件环境都准备完成以后，可配置多块GPU并从模板创建多个云主机一一透传，结合ZStack本身的多租户属性，可使得多人在同一套环境中互不影响进行开发或者运行应用程序，从而成为一个真正的深度学习“云”平台。
以上是关于基于ZStack构建深度学习云平台的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
专访 | 腾讯云机器学习平台技术负责人黄明，详解 DI-X 深度学习平台
ZStack Cloud助力上海财经大学建设大数据AI实训云平台