如何为docker分配GPU

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mob64ca12d8821d 2023-10-19 13:43:07 ©著作权

文章标签 Docker CUDA docker 文章分类 Docker 云计算

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如何为Docker分配GPU

在使用Docker运行深度学习任务时，我们通常希望能够利用GPU来加速计算。本文将介绍如何为Docker容器分配GPU，并提供相应的代码示例。

Prerequisites

在开始之前，确保满足以下条件：

已经安装了NVIDIA驱动程序和CUDA工具包
已经安装了Docker和NVIDIA Docker插件
当前用户具有权限执行NVIDIA Docker命令

步骤

下面是为Docker容器分配GPU的步骤：

首先，确保在启动Docker容器时使用了--gpus选项。
```
`docker run --gpus all` 或 `docker run --gpus 0,1` 或 `docker run --gpus device=0,1`等
```
如果使用--gpus all，则Docker容器将能够访问所有可用的GPU。如果只想分配特定的GPU，则使用--gpus 0,1或--gpus device=0,1等。

在Docker容器中，安装NVIDIA Container Toolkit。

# 在容器中运行以下命令
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
&& curl -s -L  | apt-key add - \
&& curl -s -L  | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list \
&& apt-get update && apt-get install -y nvidia-container-toolkit \
&& systemctl restart docker

这将在容器中安装所需的NVIDIA Container Toolkit。

安装并配置CUDA工具包。

在使用GPU进行深度学习任务之前，需要在Docker容器中安装CUDA。根据你的需求，选择适当的CUDA版本进行安装。
```
# 以安装CUDA 11.0为例，运行以下命令
$ apt-get update
$ apt-get install -y --no-install-recommends nvidia-cuda-toolkit
$ apt-get clean
```
这将在Docker容器中安装CUDA工具包。
在Dockerfile中指定基础镜像。

在构建Docker镜像时，可以通过在Dockerfile中指定适当的基础镜像来确保GPU支持。
```
# Dockerfile 示例
FROM nvidia/cuda:11.0-base
```
这将使用NVIDIA的CUDA 11.0基础镜像作为你的Docker镜像的基础镜像。
构建和运行Docker容器。

构建Docker镜像并运行容器时，确保使用--gpus选项来指定要分配的GPU。
```
# 构建Docker镜像
$ docker build -t my_gpu_image .

# 运行Docker容器
$ docker run --gpus all my_gpu_image
```
这将构建名为my_gpu_image的Docker镜像，并在容器中运行该镜像，并分配所有可用的GPU。

关系图

下面是一个简单的关系图，展示了如何为Docker分配GPU：

erDiagram
    Docker --|> NVIDIA_Docker_Plugin
    NVIDIA_Docker_Plugin --|> NVIDIA_Driver
    NVIDIA_Docker_Plugin --|> Docker
    Docker --|> NVIDIA_Container_Toolkit
    Docker --|> CUDA_Toolkit

关系图说明：