在容器内部,您可以运行需要特定CUDA版本的程序或软件包。由于容器是独立的运行环境,因此您可以在容器之间轻松切换,而无需担心主机系统的环境配置。另外,如果您需要更高级的功能,例如使用Docker Compose进行多容器编排或使用Docker Swarm进行集群管理,请参考Nvidia-Docker官方文档以获取更多详细信息。总之,通过结合WSL2和Nvidi...
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 sudo gpasswd -a$USERdocker newgrp docker 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute ...
3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 -> https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: 信任Docker 的 GPG 公钥并添加仓库: 最后安装 Docker 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 3.3 安装 ...
$ docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark 8、注意事项 基本要求:Cuda的要求高于简单的WSL2安装,且Cuda需要开启用户体验计划,开启后需要及时检查更新内核至需要的版本 Linux系统:尽管可以从WSL1使用的系统直接转为WSL2,但是1中已经安装了很多包,各种依赖关系,不如...
在Windows Subsystem for Linux (WSL2) 中进行全栈开发和深度学习,尤其是使用 TensorFlow 和PyTorch 等框架时,GPU 加速能够显著提高计算性能。然而,在 WSL2 中直接使用 NVIDIA GPU 可能会遇到一些困难。幸运的是,NVIDIA Docker 可以作为一种解决方案,让我们在 WSL2 中利用 NVIDIA GPU 进行深度学习等计算任务。一、...
安装WSL 开始使用 NVIDIA CUDA Windows 11 和 Windows 10 版本 21H2 支持运行在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 实例内使用 NVIDIA CUDA 进行 GPU 硬件加速的现有 ML 工具、库和常用框架。 这包括 PyTorch 和 TensorFlow 以及本机 Linux 环境中提供的所有 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 支持。
3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 ->https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入wsl,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg ...
在上一篇文章配置好WSL2以后,开始配置NVIDIA驱动和CUDA WSL2 Memo (Windows Subsystem for Linux 2) - 知乎 (zhihu.com) 下载NV的驱动 重新启动机器 安装nvidia-docker osuser:~/dev/application-demo$ sudo apt-get update [sudo] osuser 的密码:
PS C:\Users\DELL>wsl.exe--status 默认分发:docker-desktop-data默认版本:2适用于 Linux 的 Windows 子系统最后更新于2022/3/15适用于 Linux 的 Windows 子系统内核可以使用“wsl--update”手动更新,但由于你的系统设置,无法进行自动更新。 若要接收自动内核更新,请启用 Windows 更新设置:“在更新 Windows 时接...
5. 安装docker 别试Docker for Windows了,试过了,不能用,cuda-sample:nbody能跑,但其它例如cuda、torch、tf之类的镜像都检测不到gpu,有问题。 直接在WSL2内安装nvidia-docker export PATH=$PATH:/usr/lib/wsl/lib distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) ...