当检测到NVIDIA_VISIBLE_DEVICES环境变量时,会调用libnvidia-container挂载GPU Device和CUDA Driver。如果没有检测到NVIDIA_VISIBLE_DEVICES就会执行默认的runc。 看下libnvidia-container库的实现(详细代码可见https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container) /* Query the driver and device information. */ if (perm_...
最后想提一点,这种部署方式除了部署时灵活方便,另外一个额外的好处就是使用jupyter时也方便,在jupyter使用时最常见的问题有两个,一个是需要经常使用set_env去设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,另一个是用完了得把notebook关掉,不然jupyter进程会一直占用GPU。 本文作者:丁果...
CUDA Libraries:是对CUDA Runtime API更高一层的封装,通常是一些成熟的高效函数库,开发者也可以自己封装一些函数库便于使用; 应用程序可调用CUDA Libraries或者CUDA Runtime API来实现功能,当调用CUDA Libraries时,CUDA Libraries会调用相应的CUDA Runtime API,CUDA Runtime API再调用CUDA Driver API,CUDA Driver API...
将Cuda所在的路径,加入到系统环境变量 因为我的cuda 在/usr/lib/ 路径下面,网上很多教程在/usr/local/下面 #vim ~/.bashrc (exportPATH=/usr/lib/cuda/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH# Checks if `cuda` is available via an `nvml-based` check which won't t...
$ docker run --gpus'"device=1,2"'nvidia/cuda nvidia-smi $ docker run --rm --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1,2 nvidia/cuda nvidia-smi 到这里在 Docker 下使用 Nvidia 显卡加速计算的基础环境搭建就介绍完了。后续我们可以继续研究一下 K8S 下调度 GPU 的实现。
docker run -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 <image-name> 此外，可以使用 Docker Compose 来管理多个 GPU 设备和容器之间的关系，从而实现更复杂的 GPU 计算任务。总之，通过使用 NVIDIA Docker 和相应的参数，可以在 Docker 容器中方便地进行 GPU 计算，并对 GPU 资源进行共享和限制，从而提高应用程序的性能并避免 ...
# Python指定GPU代码gpu_id=4os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=str(gpu_id) docker技术 当前,开发应用程序所需要的不仅仅是编写代码。在每个项目的生命周期阶段,我们使用的各种工具存在多种语言、框架、体系结构以及不连续的接口,这极大地提高了我们使用代码的的复杂性。
至于要挂载哪些GPU,可通过 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量控制。 挂载GPU 设备到容器后,还要在容器内可调用 CUDA API CUDA Runtime API 和 CUDA Libraries 通常跟应用程序一起打包到镜像里 CUDA Driver API 是在宿主机里,需要将其挂载到容器里才能被使用。
environment 来设定CUDA_VISIBLE_DEVICES。 ports 来指定导出端口映射。 除了docker-py调用中的这些技巧,还有如下几个指令在构建过程中值得注意。 1、grpc的编译,这里没啥好说的,和grpc的官方说明文档里一样。 RUN python -m grpc_tools.protoc --python_out=. --grpc_python_out=. -I. mode.proto ...
当检测到 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量时,会调用 libnvidia-container 挂载 GPU Device 和 CUDA Driver。如果没有检测到 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 就会执行默认的 runc 。 下面分两步安装: 先设置 repository 和 GPG key: $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | sudo ...