但是,在容器中配置CUDA并运行TensorFlow一段时间内确实是个比较麻烦的时候,所以我们这里就介绍和使用它。 2. docker 容器使用GPU 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
docker run--rm--device/dev/nvidia0:/dev/nvidia0--device/dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl--device/dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm nvidia/cuda nvidia-smi 你可以使用 nvidia-docker 命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nvidia-docker run--rm nvidia/cuda nvidia-smi 同样,你也无...
- CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] 配置基本情况 1.GPU配置条件,GPU数量要能被64整除。 2.在环境变量中指定GPU的编号,CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 ,那么使用的就是4块GPU 3.docker使用GPU的能力要打开 4.在...
services:test:image:nvidia/cuda:12.9.0-base-ubuntu22.04command:nvidia-smideploy:resources:reservations:devices:-driver:nvidiacount:1capabilities:[gpu] Run with Docker Compose: $docker compose upCreating network "gpu_default" with the default driverCreating gpu_test_1 ... doneAttaching to gpu_test_...
Q1:容器报错CUDA out of memory👉 解决方案: 检查device_ids是否指定了已占用GPU 检查容器占用的GPU卡是否跟预期一致,无效配置将导致所有容器优先用第一张卡,导致浪费 Q2:多卡训练速度反而变慢👉 检查项: 是否开启NCCL通信优化:environment: NCCL_IB_DISABLE=0 ...
$ 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 compoes设置cuda docker compose ui 一、概念 Docker Compose 是官方编排项目之一,负责快速的部署分布式应用。它允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件(YAML格式)来定义一种相关联的应用容器为一个项目。 Docker Compose 中有两个重要的概念:...
例如,你可以使用 NVIDIA 官方提供的 CUDA 镜像或 TensorFlow 的 GPU 支持镜像。 重启Docker Compose 服务以应用新的 GPU 配置: 完成以上配置后,你可以通过运行以下命令来启动或重启 Docker Compose 服务: bash docker-compose up -d # -d 参数表示在后台运行 验证GPU 是否可用: 你可以通过进入容器内部并运行 ...
在面向 AI 开发的大趋势下,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 一段时间内确实是个比较麻烦的时候,所以我们这里就介绍和使用它。
面向AI开发的大趋势下，容器化技术提供了一种环境无缝迁移的解决方案，同时降低了配置环境的成本。然而，在容器中配置CUDA并运行TensorFlow，尤其是GPU资源的使用，往往存在一定的挑战性。本文将介绍如何利用Docker-Compose管理GPU资源，以解决这一问题。在使用Docker容器时，确保GPU驱动程序（如nvidia-docker）...