前言：已经是第三次配置了......可恶！=。= 实验室的服务器总是出现问题，214配置过结果没有说明就重装系统了，重新在214上搭建好，又让换到215服务器。今天做一下整理，减少下次这种情况出现时的麻烦。

1、配置openmpi环境(4.0.0版本，尝试过4.0.5版本偶尔会出错）

(1)下载

wget https://www.open-mpi.org/software/ompi/v4.0/downloads/openmpi-4.0.0.tar.gz

下载

（2）解压缩

tar zxf openmpi-4.0.0.tar.gz

解压缩

(3）编译安装

cd openmpi-4.0.0
./configure --enable-orterun-prefix-by-default
make -j $(nproc) all
sudo make install #需要root权限
sudo ldconfig #需要root权限

2、使用conda环境配置horovod

（1）创建conda环境

conda create -n envname python==3.7.5

(2)激活环境

conda activate envname

(3)修改channel优先级：
channels:

• pytorch
• conda-forge
• defaults
  附：conda安装好后，配置channel

conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels defaults
conda config --add channels r
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
#最后一个是换国内的镜像

#查看已经添加的channels
conda config --get channels

3、配置tf以及一些准备环境

conda install bokeh
conda install cmake
conda install tensorflow-gpu==2.2.0
conda install cudatoolkit-dev
conda install cxx-compiler
conda install mpi4py
conda install nccl
conda install nodejs
conda install nvcc_linux-64（在这一步前检查一下CUDA_HOME,没有的话需要可以按照以下步骤操作：
vim ~/.bashrc 
       添加以下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
编辑完成后 source ~/.bashrc 使文件生效

4、安装horovod，run on GPUs with NCCL:

HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install --no-cache-dir horovod

附：安装过程中问题整理

（1）安装horovod时可能会出现如下错误：

错误

原因：版本问题，这里为0.20.3版本

解决：安装0.19.*版本

HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install --no-cache-dir horovod==0.19.*

安装0.19.*版本