# 使用GPU加速Docker中Flowier的部署方案
## 引言
随着机器学习和人工智能应用的快速发展，GPU作为高性能计算的关键硬件逐渐成为常见的选择。Flowier是一款轻量级的数据流可视化工具，适用于构建和仿真数据流应用。通过将Flowier部署在Docker容器中，并利用GPU加速，可以显著提升性能。本文将介绍如何在Docker中部署Flowier并使用GPU进行加速。
## 准
windows下wsl2中的ubuntu和ubuntu系统下docker使用gpu的异同介绍ubuntu系统下配置docker下GPU使用环境的文章很多，本文算是一个比较性梳理。 主要比较一下wsl2中的ubuntu和ubuntu系统下的差异。 需要注意的是，尽管两者都能够配置好GPU支撑环境，但两者有一个重大的差别是，直接使用ubuntu系统会具有更大的兼容性，特别是当docker使用的镜像中的
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2023-10-15 13:41:50
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怎么在docker中使用nvidia显卡 参考资料： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/533 首先介绍几个事实：1. 最初的docker是不支持gpu的2. 为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docker。该软件是对docker的包装，使得容器能够看到并使用宿主机的nvidia
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2023-08-18 12:09:33
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文章目录学习内容命令拉取镜像运行容器列出镜像查看镜像、容器、数据卷占用空间虚悬镜像显示中间层镜像根据条件列出镜像只显示镜像id删除本地镜像查看镜像历史定制镜像定制 `nginx` 的例子：docker build的用法镜像上下文Dockerfile 命令RUNCOPY 复制文件ADD 高级复制文件CMD 容器启动命令ENTRYPOINT 入口点使用场景一使用场景二ENV 设置环境变量ARG 参数
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2023-07-24 16:25:43
101阅读
在 CUDA 编程中，内存拷贝是非常费时的一个动作。CPU 和 GPU 之间的总线是 PCI-Express，是双向传输的，之间通过 DMA（Direct Memory Access，直接内存访问）机制进行数据拷贝。1.CUDA 固定内存（Pinned Memory）对于 CUDA 架构而言，主机端的内存可分为两种：1）可分页内存（Pageable Memory）。2）页锁定内存（Page-loc
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2023-11-29 11:58:55
77阅读
目录Docker制作镜像nvidia驱动nvidia-dockerdeepo总结和问答练习时效性本篇撰写时间为2021.11.19，由于计算机技术日新月异，博客中所有内容都有时效和版本限制，具体做法不一定总行得通，链接可能改动失效，各种软件的用法可能有修改。但是其中透露的思想往往是值得学习的。本篇前置：ExpRe[6] 云服务器[0] 基础使用，ssh连接这里涉及GPU的部分用到有GPU的云服务器
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2023-08-28 21:29:53
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# 实现Python GPU Docker部署的步骤
## 1. 确认环境
首先，你需要确认你的机器支持GPU，并且已经安装好了Docker。
## 2. 创建Dockerfile
创建一个Dockerfile，用来构建GPU支持的Python环境。在终端中输入以下代码：
```markdown
# Use the official CUDA 10.0 image as a parent i
原创
2024-06-12 06:52:06
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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NVIDI
原创
2024-05-21 05:37:09
318阅读
最初的容器中使用显卡，需要指定硬件名。经历了两种方式 1. 使用lxc驱动程序运行docker守护进程，以便能够修改配置并让容器访问显卡设备（非常麻烦，参考链接中最久远的回答） 2. Docker 0.9中放弃了lxc作为默认执行上下文，但是依然需要指定显卡的名字
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2022-04-06 20:14:00
378阅读
二、Docker概述1、什么是docker基于lxc（linux container）内核虚拟化技术的开源应用容器引擎。2、docker 优缺点优点* 持续集成
> 轻量级容器对项目快速构建，环境打包，发布流程。
* 版本控制
> 每个镜像就是一个版本，方便管理
* 可移植性
> 可移动到任意一台docker主机上，不必关注底层系统
* 标准化
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2023-08-30 19:17:04
297阅读
微信公众号：运维开发故事，作者：夏老师你否曾经想托管自己的GitLab存储库以确保代码永远不会落入坏人之手？尽管在第三方云主机上托管你的存储库有很多优势（例如可用性和可靠性），但要完全控制你的存储库，这样任何人都可以在未经你批准的情况下访问它。在Docker的帮助下，您可以做到这一点。我将向你展示它是如何完成的。它并不过分复杂，但需要许多步骤。所以，事不宜迟，让我们开始工作吧。要完成此任务，需要一
推荐
原创
2022-08-02 14:08:30
692阅读
使用Docker部署MySQL的实际问题解决
# 引言
在开发和部署应用程序时，数据库是一个至关重要的组成部分。MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，它的部署和配置可以有一定的挑战性。然而，使用Docker可以极大地简化MySQL的部署过程，并使其更加可靠和可移植。
本文将介绍如何使用Docker来部署MySQL，并解决在此过程中可能遇到的一些实际问题。
# 问题描述
假设我们有一
原创
2023-12-02 04:10:57
49阅读
如何使用docker部署springcloud??? springcloud 必须基于 springboot 项目来开发, 这里讲解springboot项目的部署, springcloud项目也是同理. 使用Dockerfile形式可部署. 示例: FROM frolvlad/alpine-oraclejdk8 VOLUME /usr/test ADD test.jar app.jar EX...
原创
2021-07-08 11:11:10
212阅读
要使用Docker部署WordPress，你可以按照以下步骤进行操作：安装Docker和Docker Compose：在你的机器上安装Docker和Docker Compose。你可以访问Docker官方网站（https://www.docker.com/）获取安装指南。创建Docker Compose文件：在你的项目目录下创建一个名为docker-compose.yml的文件，并在其中定义Wor
原创
2023-11-02 17:28:32
137阅读
正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
302阅读
在Kubernetes集群中使用GPU资源对于一些需要进行深度学习、机器学习等计算密集型任务的应用程序非常重要。在本文中，我将向你介绍如何让Docker容器在Kubernetes集群中使用GPU资源。
### 整体流程
下面是在Kubernetes中使用GPU资源的整体流程：
| 步骤 | 操作
原创
2024-05-07 11:42:34
91阅读
1.物理机安装显卡驱动 2.安装nvidia-docker wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.0-rc.3/nvidia-docker_1.0.0.rc.3-1_amd64.debs
原创
2022-05-19 15:37:50
556阅读
## Docker使用GPU
### 流程概览
下面是使用Docker运行GPU加速的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 确保你的机器上有合适的GPU驱动程序 |
| 步骤 2 | 安装NVIDIA Docker运行时 |
| 步骤 3 | 构建或获取一个支持GPU的Docker镜像 |
| 步骤 4 | 运行GPU加速的Docker容器 |
##
原创
2023-07-30 13:12:34
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# Docker使用GPU
## 介绍
Docker是一个开源的容器化平台，可用于快速构建、部署和运行应用程序。它提供了一种轻量级的虚拟化解决方案，可以在不同的操作系统上运行相同的应用程序，提供了更高的可移植性和一致性。
GPU（图形处理器）是一种专用的硬件设备，用于加速计算密集型任务，如机器学习、深度学习和科学计算。在过去，使用GPU进行计算需要安装独立的驱动程序和库，这使得在不同的机器上进
原创
2023-09-08 00:24:28
372阅读
Docker 是一种流行的容器化技术，能够轻松地创建、部署和管理应用程序。随着深度学习和高性能计算的兴起，使用 GPU 提供更强大的计算能力已成为一种趋势。在 Docker 中使用 GPU，能让机器学习和科学计算的工作负载显著加快，但实现这一目标并不是一帆风顺。本文将深入探讨 Docker 使用 GPU 的方方面面。
```mermaid
quadrantChart
title 技术定位
