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這篇文章主要介紹“docker容器怎么使用GPU方法實現”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“docker容器怎么使用GPU方法實現”文章能幫助大家解決問題。
在早期的時候,沒有nvidia-docker,可以通過在容器內再部署一遍nvidia GPU驅動解決。同理,其他設備如果想在容器里使用,也可以采用在容器里重新安裝一遍驅動解決。
nvidia-docker是英偉達公司專門用來為docker容器使用nvidia GPU而設計的,設計方案就是把宿主機的GPU驅動文件映射到容器內部使用,可以通過tensorflow生成GPU驅動文件夾。
nvidia-docker2.0對nvidia-docker1.0進行了很大的優化,不用再映射宿主機GPU驅動了,直接把宿主機的GPU運行時映射到容器即可。啟動方式示例:
nvidia-docker run -d -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --name nvidia_docker_test nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
docker19.03及以上版本,已經內置了nvidia-docker,無需再單獨部署nvidia-docker了。安裝方式如下:
安裝docker:
yum install -y yum-utils yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo yum-config-manager --enable docker-ce-nightly yum-config-manager --enable docker-ce-test yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io systemctl start docker
安裝nvidia-container-toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo sudo yum install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker
啟動容器:
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
進入容器并輸入nvidia-smi驗證。
關于“docker容器怎么使用GPU方法實現”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識,可以關注億速云行業資訊頻道,小編每天都會為大家更新不同的知識點。
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