Fix documentation for GPU inference

doc/INSTALL.md

@@ -70,16 +70,16 @@ $ make install
 
 Paddle Serving通过PaddlePaddle预测库支持在GPU上做预测。WITH_GPU选项用于检测系统上CUDA/CUDNN等基础库，如检测到合适版本，在编译PaddlePaddle时就会编译出GPU版本的OP Kernel。
 
-这里要注意的是：
-1) 编译Serving所在的系统上所安装的CUDA/CUDNN等基础库版本，需要兼容实际的GPU设备。例如，Tesla V100卡至少要CUDA 9.0。如果编译时所用CUDA等基础库版本过低，由于生成的GPU代码和实际硬件设备不兼容，会导致Serving进程无法启动，或出现coredump等严重问题。
-2) 运行Paddle Serving的系统上安装与实际GPU设备兼容的CUDA driver，并安装与编译期所用的CUDA/CuDNN等版本兼容的基础库。如运行Paddle Serving的系统上安装的CUDA/CuDNN的版本低于编译时所用版本，可能会导致奇怪的cuda函数调用失败等问题。
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 在裸机上编译Paddle Serving GPU版本，需要安装这些基础库：
 
 - CUDA
 - CuDNN
 - NCCL2
 
+这里要注意的是：
+1) 编译Serving所在的系统上所安装的CUDA/CUDNN等基础库版本，需要兼容实际的GPU设备。例如，Tesla V100卡至少要CUDA 9.0。如果编译时所用CUDA等基础库版本过低，由于生成的GPU代码和实际硬件设备不兼容，会导致Serving进程无法启动，或出现coredump等严重问题。
+2) 运行Paddle Serving的系统上安装与实际GPU设备兼容的CUDA driver，并安装与编译期所用的CUDA/CuDNN等版本兼容的基础库。如运行Paddle Serving的系统上安装的CUDA/CuDNN的版本低于编译时所用版本，可能会导致奇怪的cuda函数调用失败等问题。
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 以下是PaddlePaddle发布版本所使用的基础库版本匹配关系，供参考：
 
 | | CUDA  | CuDNN | NCCL2 |