使用nvcc -V查看版本信息 (三)CUDNN安装 问题:下载的cudnn的后缀是.solitairetheme8, 如何解压? 解压方式: 将文件重命名, 以.tgz作为后缀, 然后使用tar -zxvf file.tgz命令解压即可 解压下载的文件,可以看到cuda文件夹,在当前目录打开终端,执行如下命令: sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/includ...
按照本指南在本地机器上安装和启动Docker Desktop。 我们需要做的第一件事是创建一个Dockerfile,告诉docker如何构建我们的镜像。我们首先选择一个NVIDIA CUDA基础image。 十七、选择NVIDIA CUDA image 你可以在DockerHub上找到官方的nvidia/cuda image:https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda。根据文档的描述,提供了三种...
在dockerhub中,有很多现成的镜像可用,本文中会使用anibali/pytorch:1.10.2-cuda11.3-ubuntu20.04分享的镜像。 该镜像是ubuntu20+cuda11.3+pytorch1.10.2,根据描述(ENV NVIDIA_REQUIRE_CUDA=cuda>=11.3 brand=tesla,driver>=418,driver<419 driver>=450)我们只需要本机满足显卡驱动版本即可。其他版本的镜像可以去该作...
首先，安装wsl2，启动cuda，然后进行docker安装与配置。访问官网获取安装指南，下载并安装windows docker desktop，完成配置后重启docker，接着在wsl2中进行验证。查看是否能正常使用GPU能力。对于具备基础的用户，这一步骤已能明确其重要性。接下来，第二种方式，使用docker-composer。进入容器内输入nvidia-smi...
开始使用wsl2之后,一堆要配置的项目来了。 这时候docker肯定不能少,大大的提高运维效率,让人能从运维的噩梦中解放出来。 现在docker desktop已经与wsl2进行了集成,yyds,谁用谁知道。 安装wsl2,开启cuda 迎风嘘嘘:强大的wsl2,Enable GPU CUDA,值得拥有。12 赞同 · 1 评论文章 ...
矩池云虚拟机支持 Docker 使用,但是由于虚拟机目前不支持启动时传递环境变量来设置VNC、Jupyterlab 连接密码,所以我们没有创建相关基础镜像(设置固定密码容易泄漏),下面给大家介绍手动安装使用 VNC、Jupyterlab、CUDA等步骤,以便支持使用 OpenGL 等功能的使用,开启更完善和强大的功能体系。
然后，配置Linux子系统的docker环境和GPU。进入CUDA Toolkit 12.4 Update 1下载页面，选择相应的系统配置安装CUDA。以下是安装WSL-Ubuntu 2.0 deb安装的命令。安装完成后，在命令行输入nvidia-smi检查安装成功与否。最后，打开docker Desktop的WSL2集成。至此，所有安装步骤完成。
矩池云虚拟机支持 Docker 使用,但是由于虚拟机目前不支持启动时传递环境变量来设置VNC、Jupyterlab 连接密码,所以我们没有创建相关基础镜像(设置固定密码容易泄漏),下面给大家介绍手动安装使用 VNC、Jupyterlab、CUDA等步骤,以便支持使用 OpenGL 等功能的使用,开启更完善和强大的功能体系。
GPU加速。最后，进行Python交互模式，一切应顺利进行。深度学习环境已准备好，享受使用CUDA、WSL与Docker的高效深度学习开发体验吧！为了进一步优化性能，可以参考相关文章或指南进行WSL扩容。相关资源与参考资料包括最新的CUDA + WSL + Docker指南、Docker Desktop WSL 2后端文档等。
下载Docker Desktop Installer.exe 一路安装即可 After finishing installation of Docker, run command: docker -v 显示Docker version 即为安装成功。 2.2 CUDA&cuDNN Version Important:这里查看的应该是需要使用Docker Image/Container的环境配置(i.e. 跑深度学习的机器) Run command: nvidia-smi 得到对应的CUDA ...