如何实现GPU Docker
引言
GPU Docker是一种在容器中使用GPU加速的技术，它能够帮助开发者更方便地利用GPU资源来加速深度学习、数据分析等任务。对于刚入行的小白来说，实现GPU Docker可能会比较困难，但只要按照以下步骤进行操作，就能够轻松地实现GPU Docker。
实现步骤
下面是实现GPU Docker的步骤和所需代码的详细说明：
| 步骤 | 操作 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 安装Docker | sudo apt-get install docker |
使用apt-get命令安装Docker |
| 2 | 安装NVIDIA Docker插件 | distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)<br>curl -s -L | sudo apt-key add -<br>curl -s -L | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list<br>sudo apt-get update<br>sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit<br>sudo systemctl restart docker |
根据系统版本选择合适的NVIDIA Docker插件源，然后安装插件并重启Docker服务 |
| 3 | 验证安装 | sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi |
运行一个基于CUDA的镜像，并验证GPU是否正确识别 |
| 4 | 创建GPU Docker镜像 | FROM nvidia/cuda:10.0-base<br>RUN apt-get update && apt-get install -y python3<br>COPY your_script.py / |
创建一个Dockerfile，指定基于CUDA的镜像作为基础镜像，并安装需要的软件和依赖 |
| 5 | 构建GPU Docker镜像 | sudo docker build -t your_image_name . |
在Dockerfile所在目录执行构建命令，生成GPU Docker镜像 |
| 6 | 运行GPU Docker容器 | sudo docker run --gpus all -v /path/to/host:/path/to/container your_image_name python3 your_script.py |
运行GPU Docker容器，并指定要使用的GPU和挂载主机目录到容器中 |
| 7 | 运行GPU加速任务 | - | 在容器中运行需要加速的任务，例如运行你的Python脚本 |
甘特图
gantt
title 实现GPU Docker的步骤
section 安装
安装Docker: done, 1, 2022-01-01, 1d
安装NVIDIA Docker插件: done, 1, 2022-01-02, 1d
section 验证
验证安装: done, 2, 2022-01-03, 1d
section 创建镜像
创建GPU Docker镜像: done, 3, 2022-01-04, 1d
section 构建镜像
构建GPU Docker镜像: done, 4, 2022-01-05, 1d
section 运行容器
运行GPU Docker容器: done, 5, 2022-01-06, 1d
section 运行任务
运行GPU加速任务: done, 6, 2022-01-07, 1d
代码说明
安装Docker
`sudo apt-get install docker`
这条命令使用apt-get工具安装Docker。
安装NVIDIA Docker插件
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L | sudo apt-key add -
curl -s -L | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
这段代码用于安装NVIDIA Docker插件，其中distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)用于获取当前系统的版本信息
