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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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
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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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## 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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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
## 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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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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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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（1）安装nvidia-docker nvidia-docker其实是docker引擎的一个应用插件，专门面向NVIDIA GPU，因为docker引擎是不支持NVIDIA驱动的，安装插件后可以在用户层上直接使用cuda。具体看上图。这个图很形象，docker引擎的运行机制也表现出来了，就是在系统内核之上通过cgroup和namespace虚拟出一个容器OS的用户空间，我不清楚这是否运行在rin
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2019-09-07 11:03:00
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目录背景使用 Docker Client 调用 GPU依赖安装安装 Docker安装 NVIDIA Container Toolkit¶--gpus使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU使用 NVIDIA/go-nvml使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU扩展阅读：NVIDIA Multi-Instance GPU背景深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作，尤其是
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2023-07-16 23:24:49
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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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# 如何在Docker中使用GPU
## 概述
在本文中，我将指导你如何在Docker中使用GPU。使用GPU可以加速许多计算密集型任务，如深度学习和数据科学。首先，我们将了解整个过程的流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 确保你的GPU驱动程序正确安装 |
| 步骤 2 | 安装NVIDIA Contain
原创
2023-08-03 16:43:26
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使用GPU进行计算已经成为许多数据科学家和工程师的常见需求。它可以加速复杂计算任务的执行，特别是涉及大规模数据处理和深度学习模型训练的情况。在过去，使用GPU进行计算可能需要一些额外的配置和设置，但现在有了Docker Compose，使得使用GPU变得更加简单和便捷。本文将介绍如何使用Docker Compose来配置和管理使用GPU的容器化应用程序。
首先，我们需要确保我们的系统满足使用GP
原创
2024-02-11 07:58:34
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整理了一下以前打比赛时在自己笔记本上尝试搭建auto-sklearn的过程，给大家一个参考～笔者在公司实习训练模型时简单地使用了一下docker，当时就觉得十分方便，简单来说有4点：1.模块化，有一个配置好了程序运行环境docker意味着当你换一台服务器时就不用再重新配置环境，挂载好资源目录，然后直接把docker扔上去就可以训练模型了。而且实习那会儿同事将不同docker绑定到不同GPU上面进行
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2024-10-23 22:28:27
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