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docker pull pytorch/pytorch:1.4-cuda10.1-cudnn7-runtime 1. 开启一个容器: docker run --gpus all -it -v D:\:/root/data1 pytorch/pytorch:1.4-cuda10.1-cudnn7-runtime /bin/bash 1. 必须要加上–gpus all 才能使用GPU -it代表交互启动 -v D::/root/data1代表将D:\盘这个路径挂载到容器内的...
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...
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...
GPU可以正常跑分而且还挺高的,说实话稍微有点出乎意料。 Docker资源占用情况 3.总结 实话实说超出我的预料,特别是核显部分,这个性能可以跑一些小游戏都完全没有问题。其他方面当然比不上直接虚拟机方便调节,但是对于大多数人,如果可以还是建议首选虚拟机。
WSL2 直接安装 Docker DesktopWSL2 安装 Ubuntu 等 Linux,在 Linux 下安装 Docker Linux 安装 Docker，其实已经有很多介绍的文章，因为两种方式都需要开启 WSL(Windows Subsystem for Linux)，这里就顺便介绍下如何安装 Ubuntu。首先在控制面板内，选择「程序和功能」。然后选择「启用或关闭 Windows 功能」勾选「适用...
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。
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。
所有Windows 容器基底映像都可透過 Docker Hub 探索。 Windows 容器基底映像本身是由 Microsoft Container Registry (MCR) (mcr.microsoft.com) 提供。 這就是 Windows 容器基底映像的提取命令為何看起來如下所示: code 複製 docker pull mcr.microsoft.com/windows/servercore:ltsc2022 MCR 沒有自己的目錄體驗,而...