# Docker GPU 拆分
在使用Docker进行GPU加速的时候，有时候我们希望将GPU资源拆分，让不同的容器可以独占部分GPU资源。这样可以提高GPU的利用率，同时避免资源浪费。本文将介绍如何在Docker中进行GPU资源的拆分，并给出相应的代码示例。
## GPU资源拆分的原理
在Docker中，我们可以使用`nvidia-docker`来实现GPU加速。当我们运行一个使用GPU的
原创
2024-06-19 06:10:47
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喜大奔的go mod官方背书的go mod拯救了我的代码洁癖症!环境go v1.12docker ce 18.09.0gitlab ce latestgodep写go程序，若是仅仅是你一个人写，或者就是写个小工具玩儿玩儿，依赖管理对你来说可能没那么重要。但是在商业的工程项目里，多人协同，go的依赖管理就尤为重要了，之前可选的其实不太多，社区提供的实现方式大多差不多的思路，比如我之前使
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2023-08-24 15:16:46
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最近修了一台联想G510笔记本，故障现象是屏幕出现亮线、花屏，简单检查后确定是屏幕排线由于长时间使用而出了问题，拆机更换排线后故障排除。由于这台笔记本不是很热门的机型，在网上也找不到详细的拆机指南，我在拆的时候很是费了一番功夫。下面简要总结一下拆机的过程，万一以后遇到同样的机型，也可以参考一下。1、拆A面和B面联想G510的屏幕还是很好拆的，A面和B面用卡扣和双面胶连接在一起，用力撬开就行。注意下
说到国产独立显卡，对于大家来说可能是距离国产CPU更为遥远的产品，好在这几年国产龙芯3号已经渐成起色，未来数年之后很可能搭载龙芯CPU的电脑也能走进家庭和办公桌，但是相比CPU来说，GPU的并行计算能力更强，在前景看好的AI计算和图形计算中用处可能比CPU更大，那么未来搭载国产GPU的独立显卡路在何方呢？最近，国内的兆芯给出了规划！ 全国产计算机“天玥”系列最近在全国多地陆续下线，眼尖
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2023-10-09 22:30:51
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1. 镜像的分层结构• 共享宿主机的kernel• base镜像提供的是最小的Linux发行版• 同一docker主机支持运行多种Linux发行版• 采用分层结构的最大好处是:共享资源可以这么来理解，比如你拉取了一个v1版本的nginx , 然后又拉取了一个v2版本的nginx,那么拉取的v2版本的会共享v1中相同的镜像层，只是下载与v1不同的镜像层，这样不仅节省了资源，也节省了时间流量，同时如果
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2023-07-25 22:57:33
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linux系统只能读取4个分区，所以开始把所以的分区都安装在机械硬盘上失败勒搭建目标windows7+Ubuntu18.04LTS双系统Ubuntu下安装docker，在docker上运行支持GPU的nvidia-docker在docker下运行python3.6容器，容器内安装pytorch环境，使用pytorch调用GPU进行训练能将容器打包，方便之后在其他环境下运行一、安装Ubuntu18.
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2023-08-22 11:33:08
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安装显卡驱动当前只装了ubuntu16.04单系统，亲测可用，之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的，只是需要切换视频线的接口，可参考这篇1.装好ubuntu16.04 2.主板中取消secure boot，同时取消快速启动（不清楚这个不取消，会怎么样，好像大家都取消），重启电脑 3.在终端中加入ppa源sudo add-apt-repository ppa:graphic
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2024-09-02 13:34:21
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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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该原则至少具有两部分：1. 不要将非UI对象直接与UI对象连接或耦合。例如，不要让Sale软件对象（非UI“领域对象”）引用Java Swing JFrame窗口对象。因为窗口与某个应用相关，而（理想情况下）非窗口对象可以在新应用中重用或附加到新界面。
2. 不要在UI对象方法中加入应用逻辑（例如税金的计算）。UI对象应该只初始化UI元素、接受UI事件（例如鼠标点击按钮）、将应用逻辑的请求委派到
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2024-10-14 08:49:15
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# 如何实现Docker GPU加速
## 概述
在Kubernetes中使用GPU加速可以帮助我们更高效地处理深度学习、机器学习等计算密集型任务。本文将介绍如何在Docker容器中实现GPU加速。
## 步骤
以下是实现Docker GPU加速的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1 | 安装NVIDIA Container Toolkit |
| 2 | 部
原创
2024-05-07 11:42:07
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# 学习如何拆分 Docker Compose YAML 文件
在现代软件开发中，Docker 和 Docker Compose 是非常重要的工具。Docker Compose 使得我们能够通过一个 YAML 文件定义和运行多个 Docker 容器。在实际应用中，随着项目复杂度的增加，Docker Compose YAML 文件可能会变得非常庞大和难以管理。因此，拆分 Docker Compos
如何实现GPU Docker
## 引言
GPU Docker是一种在容器中使用GPU加速的技术，它能够帮助开发者更方便地利用GPU资源来加速深度学习、数据分析等任务。对于刚入行的小白来说，实现GPU Docker可能会比较困难，但只要按照以下步骤进行操作，就能够轻松地实现GPU Docker。
## 实现步骤
下面是实现GPU Docker的步骤和所需代码的详细说明：
| 步骤 | 操作
原创
2023-12-29 04:31:37
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1.作业要求：创建Docker容器，利用容器共享GPU资源，并完成基于GPU的计算，如Tensorflow。2.主机配置：* Ubuntu18.04 系统* GeForce GTX 1060 显卡3.安装步骤：1.安装docker2.安装nvidia显卡驱动，（安装cuda、cudnn可选）3.安装nvidia-docker4.nvidia-docker pull tensorflow镜
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2023-09-21 09:13:39
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Docker化部署(GPU版本)一般DL/ML模型需要使用到GPU资源，如何采用一般docker化部署无法部署深度学习模型和机器学习模型，如何使Docker能够使用到宿主机上GPU资源了，Nvidia 提供Nvidia-docker 如何使容器可以访问到宿主机上GPU资源Nvidia-dockerdocker原生并不支持在他生成的容7器中使用Nvidia GP资源。nvidia-do
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2023-07-11 20:18:30
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测试结果：win10可以使用wsl2在docker中使用GPU测试步骤如下：安装wsl2在搜索中打开启用或关闭windows功能开启适用于linux的windows子系统 如果有问题的话虚拟机平台也开启在powershell下执行下面命令效果相同。dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Li
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2023-09-20 16:33:06
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Docker是基于Go语言实现的云开源项目。Docker的主要目标是**“Build，Ship and Run Any App,Anywhere”**。也就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理，使用户的APP（可以是一个WEB应用或数据库应用等等）及其运行环境能够做到“一次镜像，处处运行”。一、集群搭建修改云服务器安全组开放对应端口（注意：包括总线端口，如16381）、关闭云服
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2023-10-23 09:08:35
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一、nvidia-docker方式为了使docker image能很便利的使用Nvidia GPU，从而产生了nvidia-docker，由它来制作nvidia driver的image。nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker。需要安装：1、dock
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2024-07-04 15:14:14
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目录配置并安装docker安装docker-nvidia（启动容器调用显卡必备项）修改docker数据保存路径（强烈建议修改，要不后面会很麻烦） 配置并安装docker在 Ubuntu 上安装 Docker 非常直接。我们将会启用 Docker 软件源，导入 GPG key，并且安装软件包。 （这里指推荐使用官方的安装方法，snap的方法不推荐，各种命令不是很通用） 1、首先，更新软件包索引，并
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2024-06-18 16:42:06
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背景ZStack所聚焦的IaaS，作为云计算里的底座基石，能够更好的实现物理资源隔离，以及服务器等硬件资源的统一管理，为上层大数据、深度学习Tensorflow等业务提供了稳定可靠的基础环境。近年来，云计算发展探索出了有别于传统虚拟化、更贴近于业务的PaaS型服务，该类型依赖于docker实现，如K8S等典型的容器云，可以直接从镜像商店下载封装好业务软件的镜像，更加快捷地实现业务部署
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2024-06-25 15:22:50
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目录docker和nvidia-docker的区别docker安装docker-nvidia安装使用docker安装gpu版本的pytorch安装JupyterLab （可以选择不安装）命令解读 docker和nvidia-docker的区别nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-pl
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2024-03-19 20:11:25
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