1. 解释 docker compose gpus all 命令的用途 docker compose gpus all 命令在 Docker Compose 环境中用于指定容器可以使用宿主机上的所有 GPU 资源。这对于需要 GPU 加速的应用程序(如深度学习、科学计算等)非常有用。然而,需要注意的是,gpus all 实际上是在 docker-compose.yml 文件中配置的,而不是直接作为 do...
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...
$ 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 -it --name nvidia_docker --gpus all nvidia/cuda:11.0-base 1. -it:交互模式运行容器,并分配一个终端 --name:指定容器名称。容器在运行之后会自动分配ID,并且有个随机的name,可以指定名称,有时会很方便 --gpus:指定GPU,有多种指定方式。
docker run -it --rm --gpus \ device=GPU-3a23c669-1f69-c64e-cf85-44e9b07e7a2a \ ubuntu nvidia-smi # specific gpu $ docker run -it --rm --gpus '"device=0,2"' ubuntu nvidia-smi # set nvidia capabilities $ docker run --gpus 'all,capabilities=utility' --rm ubuntu nvidia-smi ...
$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:10.2-base nvidia-smi 1. 如果输出跟直接在宿主机上执行 nvidia-smi 一致则说明安装成功。如果跑的深度学习模型使用的是 tensorflow 可以在容器里执行: 复制 import tensorflow as tftf.contrib.eager.num_gpus() ...
docker run -it --gpus all nvidia/cuda:11.4.0-base-ubuntu20.04 nvidia-smi if you succeed you will get normal nvidia-smi output by container just as on your host. 4. 现在来使用docker-compose部署一下这个fastapi应用: 使用一个docker-compose的文件就可以同时的串联所有的容器,并且容器之间的是相互通...
注意上面实现了容器挂载、gpus使用、自定义网络、端口映射。我感觉GPU的配置是最难的,很多时候老是会犯一些小错误,导致启动后应用无法开启。下面是关于容器的GPU依赖配置: deploy:resources:reservations:devices:-driver:"nvidia"count:"all"capabilities:["gpu"] ...
$dockerrun--gpusall nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 1. 如果显示了 GPU 信息,则说明安装成功。 步骤2: 配置 Docker Compose 文件 接下来,你需要在 Docker Compose 文件中配置 GPU 支持。请按照以下步骤进行操作: 创建一个名为docker-compose.yml的文件。