TOP云新上线香港GPU显卡物理服务器，CPU有i3-7100、E3-1245v3、i5-7400、i7-8700、E5-2620v2、Gold 6138可选；GPU显卡有G710 2G、RTX3050 6G、RTX5060TI 16G；内存8G-128G可选，带宽有30M-100M可选，价格低至799元/月，购买链接：https://c.topyun.vip/cart?fid=9&gid=203
多用户环境管理：香港GPU服务器权限分配指南
在科研团队、AI初创公司或高校实验室中，一台高性能香港GPU服务器往往需要被多名成员共享使用。然而，若缺乏合理的权限管理机制，极易引发以下问题：
- ❌ 用户A误删用户B的模型文件
- ❌ 某人运行挖矿程序占满GPU，导致他人任务无法执行
- ❌ 敏感数据（如训练集、API密钥）被未授权访问
- ❌ 系统配置被随意修改，导致服务崩溃
TOP云新上线的香港GPU显卡物理服务器（支持 i3/E3/i5/i7/双路E5/双路Gold 6138 + RTX3050/RTX5060TI 16G，内存最高128GB，带宽30–100M独享BGP，月付低至¥799）提供了强大的硬件基础，但安全、公平、高效的多用户协作环境，需通过精细化权限配置来实现。
本文将为您系统讲解Linux多用户权限管理最佳实践，涵盖用户隔离、GPU资源分配、磁盘配额、进程限制四大核心维度。
一、基础用户与组管理
1. 创建独立用户（禁止共用root！）
# 为每位成员创建账户
sudo adduser alice
sudo adduser bob
# 设置强密码或配置SSH密钥登录
sudo mkdir -p /home/alice/.ssh
sudo cp alice.pub /home/alice/.ssh/authorized_keys
sudo chown -R alice:alice /home/alice/.ssh
2. 建立项目组，实现协作隔离
# 创建AI项目组
sudo groupadd ai-team
# 将成员加入组
sudo usermod -aG ai-team alice
sudo usermod -aG ai-team bob
✅ 原则：
- 每人独立家目录（
/home/username）- 共享数据放在
/data/ai-project，属组设为ai-team- 权限设为
775（组内可读写，他人不可见）
二、GPU资源隔离：避免“一人占满，全员等待”
NVIDIA消费级显卡（如RTX3050/RTX5060TI）不支持硬件级虚拟化（如vGPU），但可通过以下方式软隔离：
方案1：按用户绑定指定GPU（多卡场景）
若服务器配备多块GPU（如2×RTX3050），可分配固定卡给用户：
# 查看GPU序列
nvidia-smi -L
# GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3050
# GPU 1: NVIDIA GeForce RTX 3050
# 在alice的 ~/.bashrc 中设置
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
# 在bob的 ~/.bashrc 中设置
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
→ Alice只能看到GPU 0，Bob只能看到GPU 1。
方案2：限制GPU进程数（单卡共享）
使用 cgroups + 自定义脚本限制每个用户最多运行1个GPU任务：
# 创建监控脚本 /usr/local/bin/gpu_guard.sh
#!/bin/bash
USER=$1
MAX_PROCS=1
CURRENT=$(ps -u $USER -o pid= | xargs nvidia-smi pmon -s um -c 1 2>/dev/null | grep -v "#" | wc -l)
if [ "$CURRENT" -gt "$MAX_PROCS" ]; then
pkill -u $USER -f "python\|train\|inference"
logger "Killed excess GPU processes for user $USER"
fi
# 通过cron每分钟检查
*/1 * * * * /usr/local/bin/gpu_guard.sh alice
*/1 * * * * /usr/local/bin/gpu_guard.sh bob
💡 进阶方案：部署 Slurm 或 Kubernetes + GPU Operator 实现企业级调度（适合双路金牌高配机型）。
三、磁盘配额：防止“日志爆炸”拖垮系统
为每个用户设置磁盘使用上限，避免某人填满整个/data分区。
启用ext4配额（以Ubuntu为例）：
# 编辑 /etc/fstab，在 /data 行添加 usrquota,grpquota
/dev/sdb1 /data ext4 defaults,usrquota,grpquota 0 2
# 重启或重新挂载
sudo mount -o remount /data
# 初始化配额数据库
sudo quotacheck -cug /data
sudo quotaon /data
# 为alice设置100GB限额
sudo setquota -u alice 100G 110G 0 0 /data
查看用户用量：
quota -u alice
✅ 效果：当alice使用超100GB，写入将失败，但不影响他人。
四、进程与内存限制（防资源霸占）
使用 systemd 或 ulimit 限制用户资源：
方法1：通过 /etc/security/limits.conf
# 限制alice最多20个进程、16GB内存
alice soft nproc 20
alice hard nproc 30
alice soft as 16777216 # 单位KB ≈ 16GB
alice hard as 18874368
方法2：创建systemd slice（更精细）
# /etc/systemd/system/user-alice.slice
[Unit]
Description=User alice slice
Before=slices.target
[Slice]
CPUQuota=60% # 最多占用60% CPU
MemoryMax=32G # 最大内存32GB
TasksMax=50 # 最大线程数
然后在alice的SSH会话中指定slice：
# 在 /etc/systemd/system/sshd@.service.d/override.conf
[Service]
ExecStart=
ExecStart=/usr/sbin/sshd -D $SSHD_OPTS -o "SetEnv=SYSTEMD_SLICE=user-%i.slice"
五、敏感文件与环境变量保护
- 禁止在脚本中硬编码密钥：使用
~/.env并设权限600 - Conda环境隔离：每人使用独立env
conda create -n myproject python=3.10 conda activate myproject - Jupyter Notebook绑定127.0.0.1：避免公网暴露
jupyter lab --ip=127.0.0.1 --port=8888
TOP云多用户管理优势
| 特性 | 多用户价值 |
|---|---|
| 高内存（最高128GB） | 支持多用户并发训练不OOM |
| 多IP支持（i5/i7/双路机型） | 可为不同用户分配独立IP访问服务 |
| 物理服务器无邻居干扰 | 资源分配结果可预测、可复现 |
| 攻击只封IP不关机 | 某用户服务被DDoS，不影响其他成员SSH登录 |
| 技术支持协助配置 | 可提供用户批量创建、配额模板脚本 |
最佳实践清单
✅ 为每位成员创建独立非root账户
✅ 共享数据目录设置组权限（775）+ 配额
✅ 通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 或进程监控隔离GPU
✅ 限制CPU/内存/进程数防资源霸占
✅ 定期审计：last, journalctl, nvidia-smi -l 1
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