Ubuntu 工作站/服务器 安装管理记录
最近来了一台工作站，E5*+1080Ti2+240SSD+1.1TBSSD+10TBHDD2
但是很遗憾，环境是CentOS 6.5，根据实际需要，我们要重新安装Ubuntu环境，以及配置用户、远程登录、安装相关需要软件等等的事情。
安装介质
环境:E5-2667 V4 @3.2GHz * 2 GTX 1080 Ti * 2
版本:Ubuntu Desktop 17.10
安装方式:U盘安装
存储:240GB(system)+10TB
分区:
100GB swap
30GB /root
1GB /boot
100GB /home
环境配置:
Ubuntu 安装
安装也是一个麻烦的事情。因为主机是双路E5加1080Ti，所以在妄图安装Ubuntu 16.04 LST 桌面版本的时候失败了。根据报错确认问题是Linux开源的NVIDIA驱动Nouveau不认1080Ti，且CPU没有核显导致安装桌面环境失败。
所以去装了Ubuntu 16.04 LST 服务器版本，但是最后因为网卡配置等等的原因，也放弃了。
针对英特尔至强系列不带核显，且1080Ti不能被识别的情况下，有人先使用亮机卡安装系统及对应的显卡驱动后进入系统（此处是相关文章的链接）。
最终上机安装版本是Ubuntu 17.10 桌面环境。这个版本可以直接认出1080Ti，不需要进行其他特殊的操作等等。
安装完成之后就是一系列的依赖安装以及系统升级和apt源的更改。
添加用户
adduser
man adduser
添加一个用户名为pig，用户目录为/home/pig，bash环境，用户组为pigs的用户
sudo adduser --home /home/pig --shell /bin/bash --ingroup pigs pig
之后会让你填入一些其他的信息，可以回车，也可以填入。最后就会在/home下添加一个pig文件夹，并且把用户添加到pigs用户组中。
硬盘查看、分区及挂载
mount
fdisk
parted
man fdisk
man parted
对于空间大于2TB且想将硬盘分区大于2TB以上时，fdisk就会力不从心了。这个时候需要使用parted命令。
在分区完成之后，想要进行开机挂载就需要对/etc/fstab进行修改。
分区管理
使用LVM方案
LVM：Linux LVM硬盘管理及LVM扩容、CentOS7 LVM详细讲解
Ubuntu需要安装lvm2
大致分为以下的几个步骤（假如存在就不用看了）
1.fdisk -lu 查看硬盘设备
2.我们这里是一个未分区的10TB硬盘和一个10TB已分区的硬盘。所以需要先进行分区
3.10TB硬盘使用parted分区，gpt分区，4K对齐，最后打上LVM标签。另外一块硬盘同样操作。(分区参考)
4.分区结束之后创建VG，我将两块合为一块，一共20TB
5.创建了VG之后，划分LV分区，并且对LV分区进行格式化(ext4)。
6.格式化之后就可以挂载分区了。但是普通的fdisk -lu是查看不到lv的lv uuid的。使用lvdisplay就可以看到了。此时将uuid写入fstab实现自动挂载。
在Linux下，越来越多的人开始使用SSD。网上都说需要对SSD进行4K对齐，但是众说纷纭。基本上都是fdisk -lu后查看start能否被8整除。
使用Centos引导Ubuntu的记录
- 安装了Ubuntu和Win10双系统，但是两个的续航都很差，于是就想安装一个Centos。
- 安装Centos之后发现进入的是Centos的引导，Ubuntu的引导被覆盖了，而且进入Ubuntu引导的步骤很麻烦，于是决定使用Centos来引导三个系统。
- 观察了Centos引导Ubuntu的命令之后，发现是命令出现了一些错误。需要编辑Centos的/etc/grub2-efi.cfg中ubuntu的引导命令。将Ubuntu默认引导的linux和initrd修改为linuxefi和initrdefi。这样就可以使用Centos引导Ubuntu了。
显卡驱动
显卡安装十分麻烦
CUDA安装
cuDNN安装
Tensorflow安装
docker安装：
最后需要再添加docker group:
Create the docker group.
$ sudo groupadd docker
Add your user to the docker group.
$ sudo usermod -aG docker $USER
参考官方文档：
https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/#install-using-the-repository
本地云盘seafile的搭建
搭建十分简单，可以在官方网站上找到详细的说明。
但是系统没有安装某些依赖时会比较麻烦，所以我使用了docker安装。
首先是在系统上安装docker，这个也很简单。
安装完成docker后到docker仓库下载相关的docker镜像。下载之后在docker镜像中安装seafile就可以了。
参考博客：
https://www.cnblogs.com/yanyouqiang/p/6851370.html
http://sunbin.iteye.com/blog/2341571
挖坑记录：
对SSD数据实现备份。
配置git仓库，并且完成自动备份。
实现内网的部分文件共享。
创建一个邮件服务器。
多读官方文档，别人的博客再详细，也不会比官方文档写的更加详细。
记录：
http://bicmr.pku.edu.cn/~wenzw/pages/index.html
http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installcuda
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/index.html
https://www.tensorflow.org/install/install_linux
sh脚本下载链接