二、nvidia-docker 英伟达公司开发了nvidia-docker,该软件是对docker的包装,使得容器能够看到并使用宿主机的nvidia显卡. 本质上,他们找到了一种方法来避免在容器中安装CUDA/GPU驱动程序,并让它与主机内核模块匹配。 docker run --rm --gpus 2 nvidia/cuda nvidia-smi 三、docker19后 docker19后跑需要gpu的docker只...
安装NVIDIA Docker运行时(nvidia-docker):使用NVIDIA Docker运行时可以让Docker容器访问宿主机上的GPU资源。可以按照NVIDIA Docker运行时的官方文档进行安装和配置。 在Dockerfile中指定使用NVIDIA Docker运行时:在Dockerfile中使用FROM nvidia/cuda:latest指定使用NVIDIA Docker运行时,并在运行容器时加上--gpus all参数来指...
[root@localhost docker]# distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \> && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo [root@localhost docker]# cat /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo[...
步骤3:构建GPU支持的Docker镜像 接下来,你需要创建一个包含GPU支持的Docker镜像。下面是一个示例的Dockerfile,它使用TensorFlow和CUDA库构建一个基本的GPU镜像。 # 使用基于CUDA的TensorFlow作为基础镜像FROMtensorflow/tensorflow:latest-gpu# 安装其他依赖软件包RUNapt-get update && apt-get install -y <other-packages...
apt-get install -y nvidia-docker2:安装 NVIDIA Docker 组件。 systemctl restart docker:重启 Docker 守护进程以应用新配置。 步骤2: 编辑 Docker 配置以启用 GPU 接下来,编辑 Docker 的配置文件,以使所有容器都能使用 GPU。 # 打开或创建 Docker 的 daemon.json 文件sudonano/etc/docker/daemon.json# 在文件...
docker中使用GPU - 注意:本机想要启用gpu加速计算,需要由一张多余的nVidia显卡。需要提前禁用nouveau:lsmod | grep nouveau没有输出即禁用了需要安装1、显卡驱动、2、cuda库(安装cuda会自动安装显卡驱动)3、cudnn(深度神经网络的GP...
要在Docker容器中使用GPU加速计算,首先需要确保你的主机系统支持GPU,并且已经安装了NVIDIA驱动。 接下来,你需要安装NVIDIA Container Toolkit,这是一个用于与NVIDIA GPU通信的工具包。你可以按照以下步骤安装: 在主机系统上安装NVIDIA Container Toolkit,可以参考官方文档:https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/...
到此,宿主机的NVIDIA驱动就安装完毕了,如果你不使用docker来运行程序,现在已经可以正常使用了。 可能遇到的错误: 宿主机未安装gcc ERROR:Unable to find the development tool`cc`in your path;pleasemakesure that you have thepackage'gcc'installed.If gcc is installed on your system,then please check that`...
配置docker [root@ai-rd ~]# vim /etc/docker/daemon.json[root@ai-rd ~]# cat /etc/docker/daemon.json{ "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } }}[root@ai-rd ~]#[root@ai-rd ~]# ...
如果您曾经花了一天的时间为一个科学或 深度学习 应用程序提供一个包含大量软件包的服务器,或者已经花费数周的时间来确保您的应用程序可以在多个 linux 环境中构建和部署,那么 Docker 容器非常值得您花费时间。 安装添加docker源 [root@localhost ~]# sudo yum-config-manager --add-repo=https://download.docker....