docker 镜像无法直接获取到gpu

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mob64ca12e77061 2024-04-16 06:12:36 ©著作权

文章标签 docker lua Dockerfile 文章分类 Docker 云计算

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深入理解docker镜像无法直接获取到GPU

在使用docker镜像进行GPU加速的时候，有时候会遇到无法直接获取到GPU资源的问题。这是因为docker容器本质上是一个进程隔离的工具，而GPU资源通常是需要通过特殊的配置才能在容器内使用的。在接下来的文章中，我们将深入探讨这个问题，并提供一些解决方法。

GPU资源在docker容器中的限制

在默认情况下，docker容器是无法直接获取到GPU资源的。这是因为docker容器默认是在一个隔离的命名空间中运行的，无法直接访问宿主机的硬件资源。为了解决这个问题，我们需要通过一些特殊的配置来允许docker容器访问GPU资源。

解决方法

方法一：使用nvidia-docker

[nvidia-docker](

首先，需要安装nvidia-docker：

$ 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 pkill -SIGHUP dockerd

然后，使用nvidia-docker运行容器：

$ docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

这样就可以在docker容器中直接访问到GPU资源了。

方法二：使用Dockerfile自定义镜像

另一种方法是通过自定义Dockerfile来配置GPU资源。

首先，在Dockerfile中增加以下内容：

FROM nvidia/cuda:10.0-base

# Install CUDA toolkit
RUN apt-get update && apt-get install -y cuda

然后构建镜像并运行容器：

$ docker build -t my-gpu-image .
$ docker run --gpus all my-gpu-image nvidia-smi

实际应用场景

旅行图

journey
    title My GPU Accelerated Journey
    section Prepare
        Go to GPU Store: 2022-01-01, 7d
    section Training
        Train Model A: 2022-01-08, 14d
        Train Model B: 2022-01-22, 14d
    section Evaluate
        Evaluate Model A: 2022-02-05, 7d
        Evaluate Model B: 2022-02-12, 7d

甘特图

gantt
    title My GPU Accelerated Project
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Data Preparation
    Data Collection       :done,    des1, 2022-01-01, 7d
    Data Cleaning         :done,    des2, after des1, 5d
    section Model Training
    Model A Training      :active,  des3, 2022-01-13, 14d
    Model B Training      :          des4, after des3, 14d
    section Model Evaluation
    Model A Evaluation    :          des5, 2022-02-05, 7d
    Model B Evaluation    :          des6, after des5, 7d