Cmake 如何在Ubuntu 18.04工作站上为多GPU构建XGBoost 有人能详细描述构建和安装XGBoost for multi-GPU的步骤吗？

下面是非平凡构建过程的日志，注释部分包含下载xgboost和子模块的正确命令。我仍然不清楚安装过程，构建后

我试图实现这一目标的努力使我走上了一条道路，将cmake升级到3.16.4版（需要大于3.12），并尝试

XGBoost文档中的命令总结如下：

在克隆文件的目录中

最后，如果“make”命令起作用，如何安装此版本？文档中提到在xgboost/python包文件夹中使用

python3 setup.py install安装

，但是这个链接是指向刚创建的构建文件夹还是指向不支持多GPU的主构建

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我的工作站正在运行Ubuntu 18.04 LTS、CUDA 10.2、nvidia驱动程序440.44。

它是否使用子模块

git子模块更新--init

这个目录存在吗

/home/ubuntu/Downloads/xgboost master/dmlc core

？在执行git clonedmlc核心文件夹存在但为空时，您似乎忘记了

--recursive

标志。我使用github按钮下载了这个库，而不是使用git命令。如何使用git命令来提取库和子模块？您链接的文档明确说明了在克隆此repo时使用

--recursive

（请参阅）。按照建议，从

~/Downloads/xgboost master

目录运行命令

git子模块更新--init

。然后，删除

build

目录并再次运行问题帖子中提到的四个命令可能是个好主意https://github.com/dmlc/xgboost --递归的，

cd xgboost

，

git签出标签/v0.90

，和

git子模块更新--init

。这将安装所有子模块，然后

make-j4

进行构建。如何安装此版本？

mkdir build
cd build
cmake … -DUSE_CUDA=ON -DUSE_NCCL=ON -DNCCL_ROOT=/path/to/nccl2
make -j4