1、核验驱动NVIDIA 驱动程序正常工作(nvidia-smi执行后有显示) 2、NVIDIA Container Toolkit要将 GPU 与 Docker 结合使用,首先需要安装NVIDIA Container Toolkit(NVIDIA Container Toolkit 是 NVIDIA 为 Docke…
nohup docker build -f cuda12.1-ubuntu20.04.txt -t cuda12.1-torch2.1.2:v1 --progress=plain . > build.log 2>&1 & 2.1.5 启动 docker run -it --gpus all --name 容器名 镜像id bash 指定GPU--name 容器名 镜像id bashdocker run -it--rm --gpus '"device=2,3"' --name 容器名 镜像id...
最后我们启动一个 Docker 容器进行测试,其中命令中增加--gpu参数来指定要分配给容器的 GPU。 --gpu参数可选值: --gpus all:表示将所有 GPU 都分配给该容器 --gpus "device=<id>[,<id>...]":对于多 GPU 场景,可以通过 id 指定分配给容器的 GPU,例如 --gpu "device=0" 表示只分配 0 号 GPU 给该...
GPU-Docker-API是一个允许开发者在Docker容器中无缝使用GPU资源的工具集。它通常与NVIDIA的Docker插件(如NVIDIA Container Toolkit)配合使用,通过容器化技术封装GPU密集型应用,实现资源的隔离与共享。然而,直接提及的“GPU-Docker-API”并非一个具体、广为人知的独立产品,这里我们将其视为一个泛指,涵盖了所有通过Docker...
在Docker中调用GPU时,有时会遇到一些错误,其中最常见的是“failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed”。这个错误通常意味着Docker在尝试创建容器时遇到了问题。问题分析:OCI runtime create failed错误通常是由于Docker无法正确分配GPU资源导致的。这可能是由于以下几个原因: GPU驱...
eRDMA(Elastic Remote Direct Memory Access)是一种高性能网络通信技术,将eRDMA功能引入容器(Docker)环境可以实现容器应用程序绕过操作系统内核直接访问主机的物理eRDMA设备,从而提供更快的数据传输和通信效率,适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网络通信的应用场景。本文介绍如何使用eRDMA镜像在GPU实例上快速配置e...
很多机器学习项目要使用GPU,所以需要docker支持GPU,在docker19以前的版本都需要单独下载nvidia-docker1或nvidia-docker2来启动容器,自从升级了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...
MindSpore-GPU-Docker的安装 这里可以参考MindSpore官方的指导文档一步步的进行操作,其中遇到一些非常规问题时我们再看看解决的策略: root@ubuntu2004:~# DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID) root@ubuntu2004:~# curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key ad...
nvidia-container-runtime 是 NVIDIA 的容器运行时,它与 Docker 和其他容器运行时(如 containerd)集成,以便容器可以透明地访问 NVIDIA GPU 资源。 与nvidia-docker 不同,nvidia-container-runtime 不是 Docker 插件,而是一种更通用的容器运行时,可与多个容器管理工具集成。 nvidia-docker 和 nvidia-container-run...