docker18如何使用gpu

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mob64ca12f028ff 2024-05-21 05:37:09 ©著作权

文章标签 Docker 应用程序 CUDA 文章分类 Docker 云计算

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使用Docker 18及以上版本支持GPU

Docker是一个流行的容器化平台，可以帮助开发人员将应用程序与其依赖项打包到一个独立的容器中，从而实现轻量级、可移植和可靠的部署。从Docker 18版本开始，Docker增加了对GPU的支持，使得用户可以在容器中利用GPU来加速计算任务。

步骤

步骤1: 安装NVIDIA Docker

在使用GPU之前，需要先安装NVIDIA Docker，在NVIDIA GPU设备上运行容器。可以通过以下命令来安装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-container-toolkit
$ sudo systemctl restart docker

步骤2: 启用GPU支持

在运行容器时，需要使用--gpus参数来启用GPU支持。可以通过以下命令来运行带有GPU支持的容器：

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

步骤3: 安装CUDA和cuDNN

如果要在容器中运行深度学习任务，还需要安装CUDA和cuDNN。可以通过以下命令来安装CUDA和cuDNN：

$ docker run --gpus all -it nvidia/cuda:10.0-base bash
$ apt-get update
$ apt-get install -y cuda
$ apt-get install -y libcudnn7

步骤4: 运行GPU加速的应用程序

现在已经配置好了GPU支持和CUDA/cuDNN，可以在容器中运行GPU加速的应用程序了。可以通过以下命令来运行一个使用GPU的深度学习任务：

$ docker run --gpus all -it my-gpu-app

甘特图

gantt
    title 使用GPU的Docker项目计划
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    section 安装NVIDIA Docker
    安装NVIDIA Docker        :done, a1, 2022-01-01, 1d
    section 启用GPU支持
    启用GPU支持             :done, a2, 2022-01-02, 1d
    section 安装CUDA和cuDNN
    安装CUDA和cuDNN         :done, a3, 2022-01-03, 1d
    section 运行GPU加速的应用程序
    运行GPU加速的应用程序   :done, a4, 2022-01-04, 1d