在许多与深度学习和图形处理相关的应用程序中，使用GPU加速是必要的。利用Docker环境使用GPU可以简化部署流程，提升工作效率。以下是我如何在Docker环境中使用GPU的详细记录。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的系统符合以下要求：
#### 系统要求表格
| 系统 | 版本 |
|-------------|------------|
| U
项目场景： docker的优势在于：docker 一次构建，到处运行。隔离机制，与运行环境无关。因为这些特点，就不会出现我们平时说的：“在我的电脑上运行没问题的呀”，由于隔离机制，所以不用担心CPU多少核，系统是Linux或者windows，你只要有docker其他的都没有影响。 本次将在docker容器中搭建、调试、运行画面投影过程及相关问题解决记录如下： &nbs
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2023-11-09 11:31:39
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转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/705880594
本文以干净的ubuntu系统为例，展示从搭建宿主机环境到容器环境的全过程。
一、构建宿主机环境
由于docker容器使用的GPU是宿主机的资源，且docker内部使用GPU资源需要安装NVIDIA Container toolkit来支持容器使用GPU资源，所以搭建宿主机环境需要以下几点：
安装GPU驱动
安装d
第一步 安装驱动网址：https://www.nvidia.com/download/index.aspx 根据硬件选择，我这里是 ubuntu 服务器,显卡是v100sudo su root
chmod a+x NVIDIA //按 TAB 即可 加运行权限
# 禁用原显卡驱动
vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
# 在最后一行加
blacklist no
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2024-10-28 20:53:23
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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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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
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目录一. Nvidia-docker二. Nvidia-docker21. 安装nvidia-docker22. nvidia-gpu-plugin安装3. 容器中运行TensorFlow一. Nvidia-dockernvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，在Docker基础上做了一成封装目前为止，已发布发布两个大的稳定版本，其中nvidia-docker已经被弃用，本次做
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2024-03-18 21:20:46
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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
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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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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
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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
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## 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
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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。
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quadrantChart
title 技术定位
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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PyTorch 是一个方便且灵活的深度学习框架，结合 Docker 技术，我们可以轻松构建一个支持 GPU 加速的开发环境。接下来，我们将详细介绍如何搭建这样的环境，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和扩展部署。
### 环境预检
在开始前，首先要确保你的硬件和软件环境符合要求。以下是我为这个部分准备的思维导图，帮助大家理清思路：
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mindmap
docker19.03读取NVIDIA显卡作者： 张首富前言2019年7月的docker 19.03已经正式发布了，这次发布对我来说有两大亮点。
1，就是docker不需要root权限来启动喝运行了
2，就是支持GPU的增强功能，我们在docker里面想读取nvidia显卡再也不需要额外的安装nvidia-docker了安装nvidia驱动确认已检测到NVIDIA卡:$ lspci -vv | g
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2023-07-28 21:36:52
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一、参考资料Repository configuration二、相关介绍Nvidia安装nvidia-docker官方教程最初的docker是不支持gpu的为了让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显卡。根据网上的资料，从docker 19版本之后，nvidia-docker成为了过去
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2023-07-19 19:07:31
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自己摸索 之前我写过一篇如何在docker中使用gpu的随笔（传送门），当时反响还不错（收获了三个推荐）。但是今天却遇到了坑爹的情况，当时的方法不管用了。 回顾一下当时的解决方案：只要加上 --gpus all，以及两个环境变量就好了。但是这次我遇到问题的坑爹之处在于，我的docker版本不再是19以上，而是恰恰好好地卡在了18。这就使得它不能够理解--gpus all这个参数项。
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2024-06-20 21:44:38
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目录前言1. 安装 cuda2. GPU版本TensorFlow3. GPU版本Pytorch 前言本篇给需要配置 GPU 版本 TensorFlow 和 Pytorch 的朋友。先前写过一篇配置环境的流程，但我自己还是踩了很多版本的坑，所以！这次我把 cuda 文件直接放到百度云给你们，不需要自己到官网挑选啦！先快速把环境搭起来再说！我们没必要花太多时间卡在这种地方，配环境是真的很气人，欲哭无
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2023-12-18 14:19:18
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