实现Docker build时调用GPU编译
简介
在进行深度学习模型开发时，通常需要使用到GPU来加速训练和推理过程。Docker作为一种常用的容器化技术，可以提供环境隔离和便捷性。本文将介绍如何在进行Docker build时调用GPU编译，以便在容器内部可以正常地使用GPU进行计算。
流程概述
下面的表格展示了实现“Docker build时调用GPU编译”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装NVIDIA Docker运行时 |
| 2 | 创建Dockerfile并配置GPU支持 |
| 3 | 构建Docker镜像 |
| 4 | 运行容器并测试GPU支持 |
下面将逐步介绍每个步骤需要进行的操作。
步骤详解
步骤1：安装NVIDIA Docker运行时
NVIDIA Docker运行时是一个用于在Docker容器中访问GPU的运行时环境，需要在主机上进行安装。下面是安装命令：
$ 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-docker2
$ sudo systemctl restart docker
步骤2：创建Dockerfile并配置GPU支持
Dockerfile是用于构建Docker镜像的脚本文件。在创建Dockerfile时，需要配置GPU支持。下面是一个示例的Dockerfile：
FROM nvidia/cuda:11.0-base
# 安装其他依赖库
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3 \
python3-dev \
python3-pip \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 安装GPU相关库
RUN pip3 install --upgrade pip && \
pip3 install --no-cache-dir \
tensorflow-gpu==2.5.0
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 将宿主机当前目录下的文件复制到容器中
COPY . /app
# 设置环境变量
ENV CUDA_VISIBLE_DEVICES all
# 设置启动命令
CMD ["python3", "main.py"]
在这个示例的Dockerfile中，我们首先基于nvidia/cuda:11.0-base镜像构建，然后安装了一些依赖库和GPU相关库。最后设置了工作目录、复制文件和启动命令。
步骤3：构建Docker镜像
在步骤2中创建完Dockerfile后，我们可以使用以下命令来构建Docker镜像：
$ docker build -t mygpuapp .
这个命令会在当前目录下的Dockerfile中构建一个名为mygpuapp的Docker镜像。
步骤4：运行容器并测试GPU支持
运行以下命令以在容器中启动应用程序，并测试GPU支持：
$ docker run --gpus all mygpuapp python3 main.py
这个命令会在mygpuapp镜像上创建一个新的容器，并执行容器内的main.py脚本。在脚本中，可以通过TensorFlow等库来测试GPU是否被成功地使用。
代码示例
下面是一个使用Python编写的main.py示例代码，用于测试GPU支持：
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
# 创建一个简单的TensorFlow模型并在GPU上进行训练
with tf.device('/GPU:0'):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load
