使用Docker 19版本及以上支持GPU的完整指南
随着机器学习和深度学习的发展，更多的开发者希望能够利用GPU来加速他们的应用程序。在Docker 19版本以后，支持GPU的功能得到了增强，允许用户在Docker容器中使用GPU。下面，我会向刚入行的小白详细介绍如何实现Docker 19及以上版本支持GPU的过程。
流程步骤
以下是实现Docker 19版本支持GPU的基本流程，针对每一步的细节，我们会在后文逐步展开。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装NVIDIA GPU驱动 |
| 2 | 安装Docker客户端 |
| 3 | 安装NVIDIA Container Toolkit |
| 4 | 创建使用GPU的Docker镜像 |
| 5 | 运行支持GPU的Docker容器 |
步骤详细说明
1. 安装NVIDIA GPU驱动
首先，要确保你有NVIDIA GPU，并安装适合你操作系统的最新NVIDIA驱动。
# Ubuntu下安装 NVIDIA 驱动
sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-driver-470 # 这里选择适合你GPU的版本
2. 安装Docker客户端
如果你还没有安装Docker客户端，请参考下面的步骤进行安装。
# 添加Docker的GPG密钥
curl -fsSL | sudo apt-key add -
# 添加Docker的APT源
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] $(lsb_release -cs) stable"
# 更新APT索引并安装Docker
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce
3. 安装NVIDIA Container Toolkit
安装NVIDIA Container Toolkit，以支持Docker容器中使用NVIDIA GPU。
# 设置NVIDIA Docker的APT源
distribution=$(lsb_release -cs)
curl -s -L | sudo apt-key add -
curl -s -L | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
# 更新APT索引并安装NVIDIA-Docker
sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-docker2
# 重启Docker服务
sudo systemctl restart docker
4. 创建使用GPU的Docker镜像
现在，我们可以创建一个支持GPU的Docker镜像。下面是一个Dockerfile的示例。
# 使用NVIDIA的CUDA基础镜像
FROM nvidia/cuda:11.0-runtime-ubuntu20.04
# 安装依赖（比如Python）
RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip
# 将当前目录复制到容器中
COPY . /app
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 安装Python依赖
RUN pip3 install -r requirements.txt
5. 运行支持GPU的Docker容器
使用以下命令来运行支持GPU的Docker容器。
# 启动Docker容器，并指定使用GPU
docker run --gpus all -it --rm <your-image-name>
这里，--gpus all 表示容器可以访问所有的GPU资源。
旅行图
接下来，我们使用mermaid语法展示一下实现过程中的旅行图。
journey
title Docker支持GPU的实现过程
section 安装驱动
安装NVIDIA驱动: 5: 普通
section 安装Docker
安装Docker客户端: 4: 灵活
section 安装NVIDIA Toolkit
安装NVIDIA Container Toolkit: 4: 顺利
section 创建镜像
创建Docker镜像: 4: 灵活
section 运行容器
运行支持GPU的Docker容器: 5: 成功
类图
最后，我们可以通过mermaid语法展示一个类图，其中包含Docker和NVIDIA容器的关系。
classDiagram
class Docker {
+ run()
+ build()
+ stop()
}
class NVidiaContainerToolkit {
+ enableGPU()
+ checkGPUAvailability()
}
class NPVCContainer {
+ allocateResources()
}
Docker --> NVidiaContainerToolkit : uses
NVidiaContainerToolkit --> NPVCContainer : manages
总结
通过以上步骤，你应该能够顺利地在Docker 19及以上版本中使用GPU来加速你的应用程序。在安装NVIDIA驱动、Docker和NVIDIA Container Toolkit之后，创建和运行含有GPU的Docker镜像就变得简单了。
希望这篇文章能帮助你入门，并快速熟悉使用Docker来利用GPU资源。如果你在这个过程中遇到了任何问题，不妨查阅相关文档或者社区寻求帮助，祝你好运！
