/etc/os-release;echo "${ID}${VERSION_ID}") curl -s -L "https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list" | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get -qq -y update
$ sudo docker pull nvidia/cuda 1. 目前拉取到的镜像nvidia/cuda信息如下: OS: Ubuntu 18.04.1 LTS CUDA: 10.0 Size: 2.24GB 启动镜像 创建目录base,方便数据导入导出,映射为容器内的/host目录,然后在这个目录下运行命令创建容器dl-base。 $ sudo nvidia-docker run -it --name dl-base -v `pwd`:/host...
docker run -i -t --gpus all nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 /bin/bash 打开镜像(增强模式--支持使用GPU、映射目录、设置内存) docker run -i -t -v /home/liguopu/:/guopu:rw --gpus all --shm-size 16G nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 /bin/bash 平常进入了dock...
拉取CUDA镜像 docker pull nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04注意要拉取有cudnn的镜像 创建自己的容器 nvidia-docker run -it -p 8023:22 --name="YF" --volumes-from YF_anaconda3 -it nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 /bin/bash - name是容器名称 - --volumes-from表示改容器使用...
2.拉取nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04镜像,其他支持cuda的镜像可以在这里找到。 https:///r/nvidia/cuda/tags/ docker pull nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 1. 3.根据拉取的镜像创建容器。Docker命令可查。https://www.runoob.com/docker/docker-command-manual.html ...
接下来分析NVIDIA Docker中是如何实现将GPU Device和CUDA Driver挂载到容器中的。 NVIDIA Docker分两个版本,1.0版本通过docker volume 将CUDA Driver挂载到容器里,应用程序要操作GPU,需要在LD_LIBRARY_PATH环境变量中配置CUDA Driver库所在路径。2.0版本通过修改docker的runtime实现GPU设备和CUDA Driver挂载。
方便的 Nvidia 高性能Docker镜像环境 下面,我们就来解决这两个问题,让 xFormers 能够在新的 CUDA 环境中完成编译,以及让 xFormers 的安装不需要变动我们已经安装好的 Pytorch 或者 Numpy。 环境准备 环境的准备一共有两步,下载容器和 xFormers 源代码。
1.离线安装CUDA驱动 lspci |grep-i vga 显卡型号查询 1.官网下载对应的驱动文件 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=zh-cn 2.下载完是.run文件,先添加权限 sudochmod777 文件名 3.然后运行 sudoshxxxxx.run sudo sh xxxxx.run --no-opengl-files –no-x-check –no-nouveau-check ...
Ubuntu16.04 RTX2080ti 安装NVIDIA驱动+cuda9.0+cudnn7.3.0 工程师说rtx2080ti支支持cuda10,开始用cuda最新版10.1折腾了两天,都成功了,但是运行tensorflow时候提示要cuda9版本。最后实验了一下cuda9 cudnn7.3.1终于成功跑起来了, 记得用conda install tensorflow-gpu=1.8.0 或者1.7.0 安装 太低版本好像还是出...
nvidia驱动 CUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDA 2.建立nvidia文件夹并拷贝 sudomkdir/work sudochown-R casia:casia /work/cd/work/ sudo apt-get update sudo apt-get install -y gcc make python3-pipmkdirnvidiacdnvidia/ ...