docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...] # **顺序一定不能错** IMAGE 一定是在参数后面命令前面 docker run --gpus all -itd -p 8888:8899 --name zx_poc renoyuan/gpu_base:latest nvdia-smi # 参数 -i: 交互式操作。 -t: 终端。 -d: 后台运行 -p 端口映射 宿主机:容器 -v 资源映...
# 启动 Docker 容器并指定使用 GPUdockerrun--gpusall-ittensorflow/tensorflow:latest-gpubash 1. 2. docker run: 这是启动 Docker 容器的基本命令。 --gpus all: 指定容器可以访问所有可用的 GPU。 -it: 以交互模式运行容器。 tensorflow/tensorflow:latest-gpu: 镜像名称。 bash: 启动容器后进入 bash 终端。
docker run--gpusall your_image 您还可以使用以下选项来指定要在容器中使用的 GPU: --gpus "device=0": 使用第一个 GPU 设备 --gpus "device=1": 使用第二个 GPU 设备 --gpus "device=2,3": 使用第三和第四个 GPU 设备 请注意,如果您的 Docker 版本不支持 NVIDIA Container Toolkit,则无法使用--g...
1.docker–>dockerd-->containerd-->containerd-shim–>nvidia-container-runtime-->nvidia-container-runtime-hook-->libnvidia-container-->runc– >container-process 基本流程和不支持 GPU 的容器差不多,只是把 docker 默认的运行时替换成了 NVIDIA 封装的 nvidia-...
1.1 安装GPU驱动 1.1.1 去官网下载对应显卡及系统对应的驱动版本 下载最新版官方 GeForce 驱动程序www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 假设我这里下载的文件为:./NVIDIA-Linux-x86_64-555.52.04.run 1.1.2 安装build-essential 由于驱动的安装依赖一些必要的编译和开发工具,因此在安装驱动之前需要安装build-essential...
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 得到如下输出表明成功。 参考链接 [1] 解决could not select device driver...gpu问题 [2] Installing the NVIDIA Container Toolkit — NVIDIA Container Toolkit 1.14.5 documentation [3] 解决could not select device dr...
docker run-v $(pwd):/workspace/data--gpus all-it voidful/wav2vec-u:1.0.0bash#报了下面的错误couldnotselect device driver""with capabilities:[[gpu]].ERRO[0000]error waitingforcontainer:context canceled 搜索之后发现,docker需要添加nvidia相关工具包 ...
docker 使用gpu启动及tf限额 1、docker启动: docker run --rm --gpus 0 -p5005:5005 bert:latest docker run --rm --gpus all -p5005:5005 bert:latest --gpus 卡号或者all 查看卡号:nvidia-smi 2、tf限额 #自适应增长#config = tf.compat.v1.ConfigProto()#config.gpu_options.allow_growth = True#...
$ 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。