听说nvidia-docker可以省去部署的麻烦,好多人也推荐使用docker方便部署,咱也在网上搜索了下,学习了下,根据网上的资料,开始安装docker学习一下,把学习记录记在这儿,听说要想使用GPU,就要安装Docker-CE和NVIDIA Container Toolkit,好的,开始。
1 [root@server1 stress]# docker run -dit --name cpu500 --cpu-shares 500 centos:stress stress -c 10 2 c0083744c59f24ca4ff008b2e5fa25dbd7e3363c7b81362d5f4f87c0ac486c7b 3 [root@server1 stress]# docker run -dit --name cpu1000 --cpu-shares 1000 centos:stress stress -c 10 4 b8...
docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu:latest nvidia-smi 四.windows的gpu使用 windows上docker容器内无法调用gpu会出现以下错误 docker: Error response from daemon: unknown or invalid runtime name: nvidia. 今天抽空对最新的windows的docker使用gpu的方式进行了验证,发现也进行了更新,现在将最新...
一旦到了创建docker这一步就失败了,最后找到了一篇文章WSL2 Win10】解决子系统中nividia-smi出现的Failed to initialize NVML GPU access blocked by the operating systeM,上面说可能是Windows版本的问题,只需要下载Windows易升将Win10进行版本升级就能够解决这个问题了,我尝试了下以后,发现果然可以在Docker内使用GPU了...
英伟达专门提供的支持GPU虚拟化的Docker镜像: 实战:9步创建深度学习环境 如何使用 Docker 创建并分享一个深度学习环境呢?需要9个步骤: 使用 阿里云 镜像站点加速服务 Docker-machine 从阿里云镜像获取一个与需求相似的镜像 把镜像从库里拖拽过来! 查看并运行镜像 ...
运行支持 GPU 加速的容器若要启动支持 GPU 加速的容器,请运行以下命令:shell 复制 docker run --isolation process --device class/5B45201D-F2F2-4F3B-85BB-30FF1F953599 mcr.microsoft.com/windows:1809 重要 DirectX(和基于它构建的所有框架)是目前仅有的可以通过 GPU 进行加速的 API。 不支持第三方...
本篇文章,我们聊聊如何在Windows环境下使用Docker作为深度学习环境,以及快速运行 SDXL 1.0 正式版,可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。 写在前面 早些时候,写过一篇《基于 Docker 的深度学习环境:入门篇[1]》,聊过了在Linux环境下,如何简单、正确的配置 GPU Docker 环境。
使用GPU 加速來執行容器 若要使用 GPU 加速來啟動容器,請執行下列命令: shell複製 docker run --isolation process --device class/5B45201D-F2F2-4F3B-85BB-30FF1F953599 mcr.microsoft.com/windows:1809 重要 DirectX (以及以其為基礎的所有架構) 是唯一可以使用 GPU 來加速的 API。 不支援第三方架構。
接着，安装Linux子系统。在Microsoft Store中搜索并下载任意版本的Ubuntu，这里使用的是Ubuntu 22.04。安装完成后，在任务栏搜索Ubuntu打开应用，并等待其完成基本配置。在CMD命令行中输入wsl -l检查安装情况，前两个即为安装好docker后自动配置的。然后，配置Linux子系统的docker环境和GPU。进入CUDA Toolkit...
简单来说调用GPU的是GPU的驱动,而windows安装的是windows版本的驱动程序,使用docker安装的是linux的系统,linux的系统无法使用windows的驱动程序,故此无法调用GPU。docker中的容器调用驱动,都是要使用宿主机中内核里的驱动,因此当宿主机是windows时,所有需要借助驱动的docker镜像都用不了了。