driver: nvidia 指定了设备驱动为NVIDIA。 count: all 表示使用主机上的所有GPU。 capabilities: [gpu] 指定了设备的能力为GPU。 确保你的Docker主机已经安装了NVIDIA Docker Toolkit,并且Docker服务已经重启以应用新的配置。然后,你可以使用docker-compose up命令来启动服务,并使其使用所有可用的GPU资源。 如果你使用的...
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...
当我们希望在Docker容器中使用GPU设备时,需要在Docker Compose文件中指定devices字段来定义GPU设备。下面是一个示例的Docker Compose文件,配置了一个包含GPU设备的服务: version:'3'services:my_gpu_service:image:my_gpu_imagedevices:-"/dev/nvidia0:/dev/nvidia0"environment:-NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all 1. 2...
count. This value, specified as an integer or the valueall, represents the number of GPU devices that should be reserved (providing the host holds that number of GPUs). Ifcountis set toallor not specified, all GPUs available on the host are used by default. ...
dockerrun--gpusall nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 1. 如果您能看到 GPU 的相关信息,那么您已成功配置 GPU 环境。 使用Docker Compose 启动 GPU 容器 创建docker-compose.yml文件 接下来,您需要创建一个docker-compose.yml文件,用于定义要运行的服务。以下是一个简单的示例,用于运行一个 Python 应用程序,它利...
-"NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all"deploy:resources:reservations:devices:-driver:"nvidia"count:"all"capabilities:["gpu"]networks:-"ana"container_name:"fig"tty:"true"ocr:image:"xxxxx:xxxxx"user:"root"restart:"on-failure"expose:-"22"-"51005-51007"ports:-"51004:22"-"51005-51007:51005-51007"shm_...
services: test: image: nvidia/cuda:10.2-base command: nvidia-smi runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all 在Compose v1.28.0+ 的版本中,使用 Compose Specification 的配置文件写法,并提供了一些可以更细粒度的控制 GPU 资源的配置属性可被使用,因此可以在启动的时候来精确表达我们的需求。
在使用Docker容器时，确保GPU驱动程序（如nvidia-docker）已正确安装。从Docker 19.0.3版本开始，通过`--gpus`参数可以更精细地控制GPU资源。使用`--gpus all`可以使用所有GPU资源，但实际测试表明，如果GPU资源分配不均，仅使用第一张GPU资源的容器运行时，后续的GPU资源可能无法按序使用。为了更精确地...
#network_mode: "host" ports: - 8000:8000 restart: always deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: "all" capabilities: [gpu] 注意 下面deploy是一组 启动 docker-compose up -d 查看服务状态 docker ps 查看日志 docker logs -f 23ds...
$ 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 ...