$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 使用两个GPU $ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 指定GPU运行 $ docker run --gpus ‘“device=1,2”’ nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi $ docker run --gpus ‘“device=UUID-ABCDEF,1”’ nvidia/cuda:9.0-base ...
首先,您需要安装NVIDIA Container Toolkit,其中包括NVIDIA Docker守护进程和运行时。执行以下命令进行安装: sudo apt install nvidia-docker2 安装完成后,您需要重新启动Docker服务以使更改生效: sudo systemctl restart docker 最后,我们将安装Docker-Compose。Docker-Compose是一个工具,用于定义和运行多容器Docker应用程序。
安装NVIDIA 容器工具包(NVIDIA Container Toolkit) 1.设置包存储库和 GPG 密钥: distribution=$(. /etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)\&&curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey|sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg\&&curl -s -L...
$ docker run -it --rm --gpus '"device=0,2"' ubuntu nvidia-smi # set nvidia capabilities $ docker run --gpus 'all,capabilities=utility' --rm ubuntu nvidia-smi 3.docker-compose中配置GPU资源的使用 3.1 docker-compose工具版本配置差异 对应Compose工具的老版本(v2.3)配置文件来说的话,想要在部署...
dockercompose指定gpu 实现docker-compose指定GPU的步骤 如果你想在使用docker-compose构建的容器中指定GPU设备,下面是实现的步骤: 下面将详细介绍每个步骤需要进行的操作和相应的代码。 步骤1: 安装Docker和NVIDIA Docker运行时 首先,你需要安装Docker和NVIDIA Docker运行时。Docker是一个用于部署应用程序的开源平台,而...
不幸的是,Docker Compose 并不知道 Nvidia Docker 的存在。幸运的是,有一个解决方法:有一个小的Python脚本,可以用 nvidia-docker 驱动程序生成配置。通过 pip 安装 Nvidia Docker Compose: 代码语言:javascript 复制 pip install nvidia-docker-compose 现在你可以使用 nvidia-docker-compose 命令,而不是 docker-compos...
Description I've been trying to share nvidia-gpu (for cuda/compute) to docker-container as described in: https://docs.docker.com/compose/gpu-support/ https://docs.docker.com/config/containers/resource_constraints/ https://medium.com/@jar...
1. 访问官网下载对应版本安装包,https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2. 配置环境变量 复制 $ echo 'exportPATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' | sudo tee /etc/profile.d/cuda.sh$ source /etc/profile 1. 2. nvidia-docker2
$ sudo nvidia-container-cli--load-kmods info NVRM version: 396.26 CUDA version: 9.2 Device Index: 0 Device Minor: 2 Model: Tesla V100-SXM2-16GB GPU UUID: GPU-e354d47d-0b3e-4128-74bf-f1583d34af0e Bus Location: 00000000:00:1b.0 ...