在GPU资源的显卡驱动程序、nvidia-docker都已经安装好的前提下(如果相关安装配置有问题的话,可参看文献【1】),对于V19.0.3版本后的docker可以通过下面的参数更精细化地控制在Docker中使用GPU的资源。 (1)通过选项 --gpus all 使用所有的GPU资源。实际测试表明,如果有多张GPU显示资源,但第一张GPU资源已占用或余额...
在进行深度学习训练时,使用饼状图来展示 GPU 资源的分布情况是非常有用的。例如,假设我们在训练过程中使用了两块 GPU,以下是一个简单的饼状图表示各自的使用情况: 70%30%GPU 使用情况GPU 0GPU 1 总结 使用Docker Compose 启动支持 GPU 的容器是一种非常有效的方式来管理和部署深度学习环境。通过简单的 YAML 配...
在你的工作目录中创建一个docker-compose.yml文件,输入以下内容: version:'3.8'services:my_gpu_model:image:tensorflow/tensorflow:latest-gpu# 使用带 GPU 支持的 TensorFlow 镜像deploy:resources:reservations:devices:-capabilities:[gpu]tty:true# 允许伪终端 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
在基于docker-compose使用GPU之前,你的docker必须要能够使用--gpus参数指定设备基于run命令启动! 如果你遇到docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].可以自行跳转解决! docker-compose.yaml文件编写 docker-compose.yaml文件我们注意有version、services、netwo...
docker-compose版本1.29.1不支持--gpu参数。Docker Compose是一个用于定义和运行多个Docker容器的工具,它主要用于简化容器编排和部署的过程。然而,docker-compose并不直接支持--gpu参数。 --gpu参数通常用于在容器中启用GPU加速,以便在容器中运行需要GPU资源的应用程序。要在Docker容器中使用GPU,通常需要使用nvid...
安装nvidia-docker并重启dockerd服务 sudo apt-get install -y nvidia-docker2 sudo pkill -SIGHUP dockerd sudo apt-get update # 编写docker-compose文件 vim docker-compose.yml version: "2.4" services: gpu: image: my_gpu:1.0.0 ports: - 32888:5000 runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_...
$ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda nvidia-smi$ docker run --rm--runtime=nvidia-eNVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1,2 nvidia/cuda nvidia-smi 1. 2. 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。
在Docker-Compose配置中，GPU资源的使用存在版本差异。对于Docker Compose v2.3版本，配置文件中需要使用`runtime`参数来指定容器使用GPU。然而，此模式下仅能提供GPU访问，无法细粒度控制GPU设备属性。对于较新版本的Docker Compose（v1.28.0及以上），配置文件提供更细致的控制选项。`capabilities`字段指定...
如果使用 Docker,必须有来自英伟达的实用程序(https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker),它真正简化了在 Docker 容器内使用 GPU 的步骤。 安装非常简单: 代码语言:javascript 复制 wget-P/tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb ...
在Docker Compose上使用GPU运行TensorFlow 简介:容器化和AI是目前开发的大趋势。理想情况下,容器化可以将环境无缝迁移,将配置环境的成本无限降低:但是在容器中配置CUDA并运行TensorFlow一向是个难题。对于初学者以及没有深度学习工作站的用户,AWS和Azure推出了带独立显卡的云服务:但是按需实例价格不便宜,竞价式实例价格公道...