--gpus all:表示将所有 GPU 都分配给该容器 --gpus "device=<id>[,<id>...]":对于多 GPU 场景,可以通过 id 指定分配给容器的 GPU,例如 --gpu "device=0" 表示只分配 0 号 GPU 给该容器 GPU 编号则是通过nvidia-smi命令进行查看 这里我们直接使用一个带 cuda 的镜像来测试,启动该容器并执行nvidia-...
--gpus "device=<id>[,<id>...]":对于多 GPU 场景,可以通过 id 指定分配给容器的 GPU,例如 --gpu "device=0" 表示只分配 0 号 GPU 给该容器 GPU 编号则是通过nvidia-smi命令进行查看 这里我们直接使用一个带 cuda 的镜像来测试,启动该容器并执行nvidia-smi命令 docker run --rm --gpus all nvidia...
--gpus all:表示将所有 GPU 都分配给该容器 --gpus "device=<id>[,<id>...]":对于多 GPU 场景,可以通过 id 指定分配给容器的 GPU,例如 –gpu “device=0” 表示只分配 0 号 GPU 给该容器 GPU 编号则是通过nvidia-smi命令进行查看 这里我们直接使用一个带 cuda 的镜像来测试,启动该容器并执行nvidia-...
exportNVIDIA_VISIBLE_DEVICES=<gpu_id> 1. 这里的<gpu_id>是你希望指定的GPU的ID号。例如,如果你希望指定使用第一块GPU,可以将<gpu_id>替换为0。 步骤三:运行Docker容器 最后,我们可以使用以下命令来启动带有指定GPU的Docker容器: dockerrun--gpus"\"device=<gpu_id>\""your_image_name 1. 这里的<gpu_i...
docker run -it --gpus all --name 容器名 镜像id bash 指定GPU docker run -it --rm --gpus '"device=2,3"' --name 容器名 镜像id bash 注意:若在这一步出现了Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].的提示,则意味着没有安装NVIDIA Container...
The current expected use case is to advertise NVIDIA GPUs so that services requesting NVIDIA-GPU=[0-16] can land on a node that has enough GPUs for the task to run. Example of usage: { "node-generic-resources": [ "NVIDIA-GPU=UUID1", "NVIDIA-GPU=UUID2" ] } ...
回顾一下当时的解决方案:只要加上 --gpus all,以及两个环境变量就好了。但是这次我遇到问题的坑爹之处在于,我的docker版本不再是19以上,而是恰恰好好地卡在了18。这就使得它不能够理解--gpus all这个参数项。此时我们就需要一些更加...离谱的操作。
Fixed a bug where docker run --gpus=all hangs. Fixes docker/for-win#13324. Fixed a bug where Registry Access Management policy updates were not downloaded. Docker Desktop now allows Windows containers to work when BitLocker is enabled on C:. Docker Desktop with the WSL backend no longer requ...
$ 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。