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
自动化部署工具：香港GPU服务器Ansible配置
在管理单台 TOP云香港GPU显卡物理服务器（支持 i3/E3/i5/i7/双路E5/双路Gold 6138 + G710/RTX3050/RTX5060TI 16G，内存最高128GB，带宽30–100M独享BGP，月付低至¥799）时，手动执行命令尚可接受；但当您扩展至多台GPU节点组成的AI训练集群、推理服务矩阵或微服务平台时，重复性操作（如安装驱动、配置环境、部署模型）将变得极其低效且易出错。
此时，Ansible —— 这款无需代理、基于SSH的开源自动化运维工具，将成为您的“集群指挥官”。通过编写 YAML 格式的 Playbook，您可一键完成：
- ✅ 所有GPU服务器的 NVIDIA 驱动统一安装
- ✅ CUDA、cuDNN、Docker、Kubernetes 环境批量部署
- ✅ 安全策略（防火墙、用户、SSH密钥）集中管控
- ✅ 模型服务（TensorRT、Triton）自动发布
本文将手把手教您从零搭建 Ansible 控制端，并编写适用于 TOP 云 GPU 服务器的自动化部署剧本。
一、为什么选择 Ansible？
| 特性 | 优势 | 对GPU服务器的价值 |
|---|---|---|
| 无Agent架构 | 仅需SSH + Python | 物理服务器开箱即用，无需额外组件 |
| 幂等性 | 多次执行结果一致 | 避免重复安装导致环境混乱 |
| 模块化设计 | 丰富官方/社区模块 | 直接调用 nvidia_driver、docker_container 等模块 |
| YAML语法简洁 | 易读易维护 | 团队协作共享部署流程 |
💡 对比其他工具：
- Puppet/Chef：需安装Agent，复杂
- Shell脚本：无状态管理，难以维护
- Terraform：侧重基础设施，不擅长配置管理
二、架构规划
[ Ansible 控制机 ] ← SSH → [ GPU Server 1 (i7 + RTX5060TI) ]
[ GPU Server 2 (双路E5 + RTX3050) ]
[ GPU Server 3 (Gold 6138 + RTX5060TI) ]
- 控制机：可为本地笔记本、跳板机或一台轻量云服务器（甚至其中一台GPU机）
- 被控机：所有 TOP 云 GPU 服务器，需开启 SSH 并安装 Python 3
三、控制端安装 Ansible（Ubuntu/Debian）
sudo apt update
sudo apt install -y python3-pip git
pip3 install ansible
ansible --version # 验证安装
四、准备被控GPU服务器
1. 确保每台服务器满足：
- 已安装 Python 3（Ubuntu 20.04+ 默认包含）
- SSH 免密登录（推荐使用密钥认证）
2. 配置 SSH 密钥（控制机 → GPU服务器）
# 在控制机生成密钥（若无）
ssh-keygen -t ed25519
# 复制公钥到所有GPU服务器
ssh-copy-id user@gpu-server-1
ssh-copy-id user@gpu-server-2
...
3. 测试连接
ansible all -m ping
# 应返回 SUCCESS
五、创建 Inventory 文件（定义主机清单）
创建 inventory/gpu_hosts.ini：
[gpu_trainers]
gpu-train-01 ansible_host=103.50.100.101
gpu-train-02 ansible_host=103.50.100.102
[gpu_infer]
gpu-infer-01 ansible_host=103.50.100.103
[gpu_all:children]
gpu_trainers
gpu_infer
[gpu_all:vars]
ansible_user=ubuntu
ansible_ssh_private_key_file=~/.ssh/id_ed25519
🔒 安全提示：私钥文件权限应为
600
六、编写核心 Playbook：GPU 服务器初始化
创建 playbooks/gpu_init.yml：
---
- name: 初始化 TOP 云 GPU 服务器
hosts: gpu_all
become: yes # 使用 sudo
vars:
nvidia_driver_version: "535"
cuda_version: "12.3"
tasks:
- name: 更新系统
apt:
update_cache: yes
upgrade: dist
- name: 安装基础依赖
apt:
name:
- build-essential
- dkms
- linux-headers-{{ ansible_kernel }}
state: present
- name: 添加 NVIDIA 官方仓库
shell: |
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
sed 's#https://#https://mirrors.aliyun.com/#g' > /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
- name: 安装 NVIDIA 驱动
apt:
name: "nvidia-driver-{{ nvidia_driver_version }}"
state: present
update_cache: yes
- name: 安装 CUDA Toolkit
apt:
name: "cuda-toolkit-{{ cuda_version | replace('.', '-') }}"
state: present
- name: 安装 Docker
include_role:
name: geerlingguy.docker
- name: 验证 GPU 可用性
shell: nvidia-smi
register: nvidia_output
changed_when: false
- name: 输出 GPU 信息
debug:
msg: "{{ nvidia_output.stdout_lines }}"
📦 依赖角色安装：
ansible-galaxy install geerlingguy.docker
七、执行自动化部署
ansible-playbook -i inventory/gpu_hosts.ini playbooks/gpu_init.yml
✅ 执行效果：
- 所有服务器自动安装 NVIDIA 535 驱动 + CUDA 12.3
- Docker 环境就绪
- 最终输出每台机器的
nvidia-smi结果，确认 GPU 识别成功
八、进阶场景：部署 Triton 推理服务
创建 playbooks/deploy_triton.yml：
- name: 部署 NVIDIA Triton Inference Server
hosts: gpu_infer
become: yes
tasks:
- name: 拉取 Triton 镜像
docker_image:
name: nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.01-py3
source: pull
- name: 启动 Triton 容器
docker_container:
name: triton
image: nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.01-py3
devices:
- "/dev/nvidia0:/dev/nvidia0"
- "/dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl"
- "/dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm"
ports:
- "8000:8000" # HTTP
- "8001:8001" # GRPC
volumes:
- "/models:/models"
command: "tritonserver --model-repository=/models"
restart_policy: unless-stopped
一键部署高性能推理服务！
九、安全与最佳实践
- 使用 Vault 加密敏感变量：
ansible-vault create group_vars/gpu_all/vault.yml存储密码、API密钥等。
- 限制 Playbook 权限：避免
become: yes滥用。 - 版本控制：将 Playbook 存入 Git，实现变更追踪。
- 测试环境先行：先在单台机器验证，再批量执行。
TOP云 Ansible 自动化优势
- ✅ 物理服务器纯净环境：无云厂商定制镜像干扰
- ✅ 高配机型支持多任务并行：Gold 6138 可同时管理数十节点
- ✅ 技术支持提供模板：免费获取 NVIDIA 驱动、K8s 部署 Playbook
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