例如,您可以在Dockerfile中添加以下行: ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICESallENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility AI代码助手复制代码 运行容器时指定GPU: 当您运行容器时,使用--gpus标志来指定容器可以访问的GPU数量。例如: docker run--gpusallyour_image_name AI代码助手复制代码 通过以上步骤,您就可以在Docker...
nvidia-docker和nvidia-container-runtime都是用于使 Docker 容器能够访问 NVIDIA GPU 资源的工具。可以根据自己的需求选择其中一个来配置容器以利用 GPU 加速。 需要注意的是,最新的 NVIDIA Docker 支持通常建议使用nvidia-container-runtime,因为它提供了更灵活和通用的 G...
$ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker 在设置默认 runtime 后,重新启动Docker守护程序以完成安装。 $ sudo systemctl restart docker 测试 最后,通过运行一个基本的CUDA容器来测试是否配置完成: $ sudo docker run --rm--runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:12.0.1-runtime-ubuntu22.04 n...
建议使用公共镜像创建 GPU 云服务器。若选择公共镜像,则勾选后台自动安装 GPU 驱动即可预装相应版本驱动。该方式仅支持部分 Linux 公共镜像,详情请参见各实例支持的 GPU 驱动版本及安装方式。 操作步骤 安装Docker 1.登录实例,依次执行以下命令,安装所需系统工具。
二、两种dockerfile方法: 2.1 第一种:拉取特定版本的cuda镜像 2.2 第二种:拉取普通的ubuntu镜像 三、镜像内操作 本文以干净的ubuntu系统为例,展示从搭建宿主机环境到容器环境的全过程。 一、构建宿主机环境 由于docker容器使用的GPU是宿主机的资源,且docker内部使用GPU资源需要安装NVIDIA Container toolkit来支持容器...
docker run --rm --gpus 2 nvidia/cuda nvidia-smi 三、docker19后 docker19后跑需要gpu的docker只需要加个参数–gpus all 即可(表示使用所有的gpu,如果要使用2个gpu:–gpus 2,也可直接指定哪几个卡:–gpus ‘“device=1,2”’,后面有详细介绍)。
NVIDIA Container Toolkit是一个用于在Docker中支持GPU的开源软件包。你可以使用以下命令在你的机器上安装它: # 添加NVIDIA软件包源$distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)$curl-s-L|sudoapt-keyadd- $curl-s-L|sudotee/etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list# 更新APT并安装NVIDIA Conta...
经过了解最终决定使用Docker实现上述功能 实施# 概览# 想要Container具备使用Host GPU的能力需要一些技巧 根据Nvidia官方的建议Host尽可能安装最新的显卡驱动 CUDA及其他三方库可再Container中自由配置实现隔离 整体架构图如下 GPU# 以Ubuntu为例子docker可以直接通过sudo apt install docker.io获取 ...
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io sudo systemctl status docker 第二步,将用户添加到docker组中 创建docker组。 sudo groupadd docker 将用户添加到docker组中。 sudo usermod-aG docker wangjun 重启docker,使得用户添加有效,此时用户已经可以不需要root权限即可使用docker啦(维护一个服务器...