1.下载Docker-desktop Docker的基础原理和安装可参考我之前的博文Docker学习笔记 Docker-desktop官网下载:https://www.docker.com/products/docker-desktop 2.拉取MindSpore镜像 MindSpore官网:https://www.mindspore.cn/install 在MindSpore官网拉取GPU版本的镜像,相关设置如下图所示: 运行安装命令: docker pull swr.cn...
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2: 更新软件包列表并安装 nvidia-docker2。 sudo systemctl restart docker: 重新启动 Docker 服务以应用更改。 步骤5:编写 Dockerfile 并构建 GPU 镜像 创建一个 Dockerfile,以便你可以构建一个允许使用 GPU 的容器镜像。 在你的项目目录下创建文...
一、安装和配置Docker for DesktopDocker for Desktop是一款在Windows上运行Docker的工具,它提供了GPU加速功能,使得在Windows上运行需要进行GPU计算的容器成为可能。以下是安装和配置Docker for Desktop的步骤: 下载并安装Docker for Desktop。可以从Docker官网下载最新版本的Docker for Desktop,并按照提示完成安装。 启动Dock...
GPU 已经成为许多常用工作负荷(从传统的渲染和模拟到机器学习训练和推理)的通用工具。 Windows 容器支持对 DirectX 和基于它构建的所有框架进行 GPU 加速。备注 此功能在 Docker Desktop 版本 2.1 和 Docker 引擎 - 企业版 19.03 或更高版本中可用。要求
然后，配置Linux子系统的docker环境和GPU。进入CUDA Toolkit 12.4 Update 1下载页面，选择相应的系统配置安装CUDA。以下是安装WSL-Ubuntu 2.0 deb安装的命令。安装完成后，在命令行输入nvidia-smi检查安装成功与否。最后，打开docker Desktop的WSL2集成。至此，所有安装步骤完成。
GPU 已經是許多熱門工作負載的常用工具,從傳統轉譯和模擬到機器學習訓練和推斷都會用到此工具。 Windows 容器可在 DirectX 和以其為基礎的所有架構上支援 GPU 加速。 備註 這項功能適用於 Docker Desktop 2.1 版和 Docker 引擎 (企業版、19.03 或更新版本)。
当然有的用户可能也想限制 Docker 占用的内存，由于 Docker Desktop 运行在 WSL 下，所以我们只能通过限制 WSL 来间接进行限制。方法如下:Win+ R 键，输入 %UserProfile% 回车，进入用户文件夹新建文件.wslconfig使用写字板打开并编辑该文件，内容如下 [wsl2]memory=XGB processors=N swap=0 localhostForwarding=...
然后通过docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-cuda11.1:1.6.1完成MindSpore GPU版本镜像下载。 使用命令 docker run -it -v /dev/shm:/dev/shm --runtime=nvidia swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-cuda11.1:1.6.1 bash ...
windows GPU深度学习开发环境的安装包含显卡驱动、cuda、cuDNN深度学习加速包、anaconda、tensorflow的安装以及安装源的配置,理解了本文,还可以安装pytorch等其他开发框架。 fengmian 2. GPU工具链安装 2.1 GPU工具链的组成 Nvidia显卡、显卡驱动、cuda工具套件、cuDNN工具包四部分构成。
安装Dockers,注意是安装Dockers Engine,而不是Docker Desktop 驱动/CUDA/cuDNN关系 显卡、显卡驱动、cuda 之间的关系是什么? - 智星云服务的回答 - 知乎 应用层到硬件的分层结构 TensorRT for Inference: Paddle GPU Accelerated SDKcuDNN CUDA ToolKits GPU Driver ...