>>> docker run --rm nvidia/cuda:11.1-runtime-ubuntu16.04 nvcc --version docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:370: starting container process caused: exec: "nvcc": executable file not found in $PATH: unknown. 1. 2. devel的,是有cuda的nvcc包的...
1)考虑不同应用cuda、cudnn版本要求不一致,目前GPU服务器本身只安装了驱动,cuda、cudnn直接通过docker容器安装。 2)nvidia docker镜像一般分为base、runtime、devel版本,各版本区别如下: base:基于CUDA,包含最精简的依赖,只能部署预编译的CUDA应用,需要手工安装其他依赖。镜像文件最小 runtime:只涵盖了运行环境的最小...
关于devel、runtime和base的区别,按照官网的解释为: base:从CUDA 9.0开始,包含部署预建CUDA应用程序的最低要求(libcudart)。 如果要手动选择要安装的CUDA软件包,请使用此映像。 runtime:base通过添加CUDA工具包中的所有共享库来扩展图像。 如果您具有使用多个CUDA库的预构建应用程序,请使用此映像。 devel:runtime通过...
在选择版本的时候有三种选择:base、runtime、devel三种类型,区别见图2,可以安装devel版本。 图2 三种版本镜像的区别 3 配置NVIDIA Container Toolkit 分别执行下面代码 Step1: Setup thestablerepository and the GPG key distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nv...
https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime 使用cuda+cudnn的docker容器 推荐使用nvidia官方发布的镜像作为基础镜像。 nvidia cuda镜像 nvidia发布3个版本的cuda镜像: base, runtime, devel。三者的区别如下 补充 当然你可以在自己的base docker中安装cuda,cudnn等环境而非使用nvidia docker作为base,可以参考...
Docker 的目标是”Build,Ship and Run Any App,Anywhere“,通过对应用组件的封装\[Packaging]-> 分发\[Distribution] -> 部署\[Deployment] -> 运行\[Runtime]等生命周期进行管理,达到应用级别”一次封装,到处运行“; 例如:它可以独立运行一个Web应用,也可以是一套数据库服务,甚至是一个操作系统或编译器; ...
docker run--name mycentos1--cpu-shares1024-it centos/bin/bash 查看容器分配的CPU权值 代码语言:javascript 复制 [root@87476ea8bd94/]# cat/sys/fs/cgroup/cpu/cpu.shares1024 注:--cpu-shares设置的并不是CPU绝对资源,只是一个相对权重,容器最终能够分配到多少CPU资源,和其他所有容器运行情况以及cpu shar...
两者的区别就是第一种是一次设置一个,第二种是一次设置多个 [root@localhost dockerfile]# vim DockerfileFROMcentos:7ENVVER9.11.4RUNyum installbind-$VER-y 查看bind版本号 [root@localhost dockerfile]# yum list bind --show-duplicates 测试 [root@localhost dockerfile]# docker build ./ -t llxuan518...