然后nvidia-smi 看一下(提示没nvidia-smi命令的话 apt-get install装一下),这时候极大可能看到的列表为空。 查阅n卡官网的说明我们得知,还需要去https://www.nvidia.com/Download/index.aspx这个地址下载对应你显卡版本的GeForce Game Ready 驱动程序安装在windows上。 下载安装,重启电脑,再敲nvidia-smi命令,看到如...
在深度学习领域,使用Docker可以轻松构建可重复的实验环境,避免环境配置的麻烦。二、NVIDIA与CUDANVIDIA是GPU领域的领导者,而CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和应用程序接口。为了进行深度学习训练和推理,我们需要安装NVIDIA显卡和CUDA工具包。在Docker中,我们可以使用nvidia-docker来运行带有GPU支持的容器。三、Windows Subsyste...
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-docker-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sed's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-docke...
进阶版还需要掌握Dockerfile的语法,如果你觉得这个过程很难理解,也没有必要学习Docker作开发环境。 而在硬件方面,首先,在 WSL2 的发布之前,Docker 在 Windows 上完全是以虚拟机的形式实现的,这意味着不小的性能损耗,并且不支持 GPU 的调用,想用 Docker 在 Windows 平台炼丹的复杂程度堪比登天。WSL2 作为微软拥抱 ...
在WSL2 中使用 NVIDIA Docker 进行全栈开发和深度学习 TensorFlow pytorch GPU 加速 0. 背景 0.1 起源 生产环境都是在 k8d pod 中运行,直接在容器中开发不好嘛? 每次换电脑,都要配配配,呸呸呸 新电脑只安装日常用的软件不好嘛,环境变量配配配,各种日常软件和开发软件到处拉💩 ...
除了CUDA支持之外,微软还在WSL中带来了对NVIDIA-docker工具的支持,在云中执行的容器化GPU工作负载可以在WSL内部按原样运行。 既然已经支持了GPU,那么对GUI图形化程序的支持也扫除了障碍。 过去WSL只能使用命令行应用,今后WSL将可以直接运行Linux中的GUI应用。
如果同一个镜像的容器在非WSL下,即纯物理机Ubuntu环境下使用nvidia-docker启动是不会报错的。 也就是说该种错误只有在WSL下使用nvidia-docker启动某个镜像下的容器才会如此报错。 故障原因: nvidia-docker最古老的容器内nvidia gpu的调用是需要在镜像(或容器)中安装与宿主机nvidia显卡驱动兼容的驱动版本,但是这一要求...
正如前文windows 10 开启WSL2介绍的,我们可以在windows10中使用linux子系统。今天本文介绍如何在此基础上安装Docker并支持在wsl中使用GPU。 准备工作 加入windows insider preview。建议选Dev通道,不要选Beta。 安装Nvidia WSL2-compatibile 驱动 打开这个链接-> Get CUDA Driver-> log in -> download ...
除了CUDA支持之外,微软还在WSL中带来了对NVIDIA-docker工具的支持,在云中执行的容器化GPU工作负载可以在WSL内部按原样运行。 既然已经支持了GPU,那么对GUI图形化程序的支持也扫除了障碍。 过去WSL只能使用命令行应用,今后WSL将可以直接运行Linux中的GUI应用。
《张小白带你在Windows11 预览版的WSL上玩转MindSpore 1.3.0(GPU版)》 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/292836使用了 Win11+WSL+docker+nvidia-docker+MindSpore docker,但这个方式显然不如CUDA和cuDNN玩的…