$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi # 使用两个GPU $ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi # 指定GPU运行 $ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi $ docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:9.0-base ...
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...
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void或者empty或者unsetnvidia-container-runtimewill have the same behavior as (i.e. neither GPUs nor capabilities are exposed)runc 使用该选项指定 GPU 时,应使用该参数。参数的格式应封装在单引号中,后跟要枚举到容器的设备的双引号。例如:将 GPU 2 和 3 枚举到容器。--gpus '"device=2,3"' ...
docker run -it --rm --gpus all ubuntu nvidia-smi 使用device选项来指定GPU。下面的示例仅暴露一个特定的GPU: docker run -it --rm --gpus device=GPU-3a23c669-1f69-c64e-cf85-44e9b07e7a2a ubuntu nvidia-smi 以下示例暴露第一个和第三个GPU: docker run -it --rm --gpus '"device=0,2"'...
docker run -itd --gpus all --name gpu_test ubuntu:22.04 bash --gpus all: 容器将可以使用所有可用的 GPU。若要指定 GPU,例:--gpus "device=0" ,表明该容器只能使用第1个 GPU。详情可参考Docker官方文档说明: 然后进入容器内部测试: docker exec -it gpu_test bash 执行nvidia-smi命令看是否能使用GPU...
$ docker run -it --rm --gpus device=GPU-3a23c669-1f69-c64e-cf85-44e9b07e7a2a ubuntu nvidia-smi The example below exposes the first and third GPUs. $ docker run -it --rm --gpus '"device=0,2"' ubuntu nvidia-smi Restart policies (--restart) Use the --restart flag to speci...
$ 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。
请问一下,使用gpu的docker,进入后发现实际用不了gpu,是什么问题,启动命令:sudo docker run -it --rm --gpus "device=2" -v /home:/home registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.3.0-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.0.2 /bin/bash ...