Docker 运行与 GPU 支持：一篇科普指南
Docker 是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。然而，对于需要 GPU 加速的应用，如机器学习、深度学习等，我们还需要配置 Docker 以支持 GPU。本文将介绍如何使用 Docker 运行 GPU 加速的应用。
环境准备
首先，确保你的系统已经安装了以下组件：
- Docker
- NVIDIA 驱动程序
- nvidia-docker2
安装 Docker
如果你的系统中还没有安装 Docker，可以通过以下命令安装：
curl -fsSL -o get-docker.sh
sh get-docker.sh
安装 NVIDIA 驱动程序
确保你的系统安装了最新的 NVIDIA 驱动程序。你可以从 NVIDIA 官网下载并安装。
安装 nvidia-docker2
nvidia-docker2 是一个允许 Docker 容器使用 NVIDIA GPU 的工具。安装命令如下：
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
运行 Docker 容器并使用 GPU
现在，我们已经准备好了环境，接下来我们将运行一个 Docker 容器，并使用 GPU。
创建 Dockerfile
首先，创建一个 Dockerfile 来定义我们的容器。以下是一个使用 NVIDIA CUDA 工具包的示例 Dockerfile：
# 使用 NVIDIA 的官方 CUDA 镜像作为基础镜像
FROM nvidia/cuda:10.1-cudnn7-runtime-ubuntu18.04
# 安装需要的软件包
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3-pip \
python3-setuptools
# 安装 TensorFlow GPU 版本
RUN pip3 install tensorflow-gpu
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 将当前目录的文件复制到容器的工作目录
COPY . /app
# 运行 Python 脚本
CMD ["python3", "script.py"]
构建 Docker 镜像
使用以下命令构建 Docker 镜像：
docker build -t my-gpu-app .
运行 Docker 容器
使用以下命令运行 Docker 容器，并指定使用 GPU：
docker run --gpus all -it --rm my-gpu-app
这里的 --gpus all 参数告诉 Docker 容器使用所有可用的 GPU。
序列图
以下是 Docker 运行 GPU 支持的序列图：
sequenceDiagram
participant User as U
participant Docker as D
participant NVIDIA GPU as G
U->>D: docker build -t my-gpu-app .
D->>G: 检查可用的 GPU
G-->>D: 报告 GPU 信息
D->>U: 成功构建镜像
U->>D: docker run --gpus all -it --rm my-gpu-app
D->>G: 请求使用 GPU
G-->>D: 允许使用 GPU
D->>U: 运行容器并使用 GPU
结语
通过本文，我们了解到了如何在 Docker 中配置并运行支持 GPU 的容器。这为需要 GPU 加速的应用提供了极大的便利。希望本文能够帮助你在 Docker 中顺利地使用 GPU 资源。如果你有任何问题或建议，请随时与我们联系。
