## 如何在Docker中查看GPU信息
在Docker容器中使用GPU资源已经成为深度学习等需要大量计算资源的任务中常见的需求。本文将介绍如何在Docker容器中查看GPU信息，以及如何利用这些信息来优化GPU资源的使用。
### 查看GPU信息
要在Docker容器中查看GPU信息，首先需要确保你的主机已经安装了相应的GPU驱动和Docker环境。接下来，我们将通过`nvidia-smi
原创
2024-05-07 06:42:59
853阅读
# 使用 Docker Inspect 查看 GPU
在深度学习和大规模计算任务中，GPU（图形处理单元）是不可或缺的硬件资源。为了确保我们的容器能够使用 GPU，我们需要学会如何使用 Docker Inspect 来查看容器的 GPU 使用情况。本文将为刚入行的小白解释如何实现这一目标，并提供详细的步骤和命令。
## 流程概述
首先，我们梳理一下实现过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 06:12:02
940阅读
docker stats实时更新所有容器的资源使用情况默认情况下，stats 命令会每隔 1 秒钟刷新一次输出的内容直到你按下 ctrl + c。下面是输出的主要内容：[CONTAINER]：以短格式显示容器的 ID。[CPU %]：CPU 的使用情况。[MEM USAGE / LIMIT]：当前使用的内存和最大可以使用的内存。[MEM %]：以百分比的形式显示内存使用情况。[NET I/O]：网
转载
2023-06-13 14:35:45
200阅读
# Docker查看GPU驱动版本教程
## 1. 流程概览
为了帮助小白查看Docker中的GPU驱动版本，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 确保Docker已经正确安装并配置好GPU驱动；
2. 使用Docker命令启动一个包含GPU驱动的容器；
3. 进入容器内部，并执行相应的命令来查看GPU驱动版本。
详细流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----
原创
2023-08-19 05:25:41
1339阅读
准备首先需要准备一个CentOS的操作系统，虚拟机也可以。具体配置要求如下：必须是64位操作系统建议内核在3.8以上 安装Docker只需要通过以下命令即可安装Docker软件yum -y install docker-io可使用以下命令，查看Docker是否安装成功：docker version 如果输出看Docker的版本号，则说明安装成功了，可通过以下命令启动Docker
转载
2023-08-24 19:48:59
71阅读
Docker 原生健康检查能力自 1.12 版本之后，Docker 引入了原生的健康检查实现。对于容器而言，最简单的健康检查是进程级的健康检查，即检验进程是否存活。Docker Daemon 会自动监控容器中的 PID1 进程，如果 docker run 命令中指明了 restart policy，可以根据策略自动重启已结束的容器。在很多实际场景下，仅使用进程级健康检查机制还远远不够。比如，容器进
转载
2023-09-26 16:11:35
99阅读
Dockerfile 数据库 demo新建一个没有扩展名的Dockerfile文件#指定基础镜像
FROM mysql:5.7.31
#作者信息(自由发挥)
MAINTAINER test Dockerfile "chris"
#环境变量，这里修改了时区
ENV TZ Asia/Shanghai
#初始化数据库脚本，mysql会自动执行
#blog_system.sql中创建库语句，创建表语句，i
转载
2024-07-03 15:56:23
55阅读
写在前面OS版本：centos7 Anaconda版本：3.5一、Docker安装安装教程链接：https://github.com/ufoym/deepo#GPU，执行如下图的Step1和Step2：
Step1中的使用yum安装命令如下： $ yum install docker
$ yum install nvidia-docker注意： image类似操作系统镜像文件等，一个ima
转载
2024-02-26 18:50:30
113阅读
近期在做项目的过程中发现明明指定了gpu去进行训练，但是训练的时候发现仍然是使用的cpu，于是进行了一系列的探索，基本上该踩的坑也都踩到了，希望能帮到大家明明nvidia-smi是有gpu的啊，肿么回事！？ps -ef | grep 用户名
ll /proc/pid根本找不到gpu上的进程号！一、首先，查看自己的服务器上tensorflow安装的是不是gpu版本，是不是能够看到gpu的设备&nbs
转载
2024-05-19 20:03:52
168阅读
# 如何在Ubuntu系统中查看是否有GPU Docker
在如今的开发环境中，使用GPU加速计算任务变得越来越普遍，尤其在深度学习和机器学习领域。为了使用GPU，我们需要确保我们的Docker环境支持GPU。接下来，我们将通过一个简单的步骤来验证Ubuntu系统中是否能够使用GPU Docker。本文将使用一个表格来概述步骤，并逐步提供详细的代码和解释。
## 步骤概览
| 步骤 | 描述
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.
转载
2023-08-22 11:33:08
82阅读
全局存储器，即普通的显存，整个网格中的任意线程都能读写全局存储器的任意位置。 存取延时为400-600 clock cycles 非常容易成为性能瓶颈。 访问显存时，读取和存储必须对齐，宽度为4Byte。如果没有正确的对齐，读写将被编译器拆分为多次操作，降低访存性能。合并访问的条件，1.0和1.1的设备要求较严格，1.2及更高能力的设备上放宽了合并访问的条件。 1.2及其更高能力的设
转载
2024-08-06 15:16:30
68阅读
要查看 GPU 使用情况，您可以根据您的操作系统使用以下命令行代码：对于 NVIDIA 显卡：使用 nvidia-smi 命令来查看 GPU 的使用情况。在命令行中输入以下命令：nvidia-smi 这将显示当前 NVIDIA GPU 的状态，包括温度、功率、显存使用情况以及正在运行的进程等信息。对于 Linux 系统：使用 gpustat 命令来查看 GPU 使用情况。首先，您需要安装 gpus
转载
2023-07-13 23:23:27
1794阅读
目录一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本1.2 安装CUDA1.3 安装cuDNN二、选择Torch版本三、安装PyTorch 一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本方法一 1 在电脑桌面空白处点击鼠标右键2 选择 NVIDIA 控制面板（若没有该选项，可尝试方法二） 3 查看英伟达版本。(如果未显示版本，请看下一步) 4 点击菜单栏的 帮助（help）——系统信息（Sys
转载
2024-04-29 09:32:30
1123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
转载
2023-08-28 21:29:53
234阅读
## 查看docker用户使用GPU的情况指令
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何查看docker用户使用GPU的情况指令。下面是整个流程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(检查是否安装nvidia-docker) --> B{已安装}
B --> |是| C(运行nvidia-smi指令)
B --> |否| D(安装nvidia-doc
原创
2023-11-21 03:00:48
1477阅读
如何查看docker下ollama是否使用gpu
在本篇文章中，我将与大家分享关于如何检查在 Docker 环境下的 Ollama 是否有效利用 GPU 的一系列步骤和解决方案。如果你和我一样，在使用 Ollama 进行深度学习的过程中遇到了 GPU 识别的问题，这篇博文将显得尤为重要。
### 问题背景
我们在设定深度学习模型时，利用 GPU 可以显著提升训练速度。然而，有时在 Docke
查看tensorflow可配置运算资源以及配置使用GPU运算因为还用不到分布式的tensorflow，自己没有尝试过所以就不写分布式tensorflow的使用了（等自己用上了再说），这里记录一下在跑神经网络时遇到GPU资源没有被使用，自己配置GPU运算的一些内容。一起来看看吧。查看tensorflow可以调用的GPU/CPU资源安装得时候我们会在cmd中通过nvidia-smi查看CUDA的一些信
转载
2024-03-25 10:58:14
287阅读
安装需知：Nvidia GPU Driver（与硬件交互的低层软件）决定CUDA版本，CUDA版本决定cuDNN版本①查看适配Driver的Cuda版本在这里默认已安装Nvidia GPU Driver，一般电脑中只要有GPU就已安装了Driver桌面 --》 鼠标右键 --》NVIDIA控制面板NVIDIA控制面板–》系统信息组件 --》NVCUDA64.DLL 在产品名称栏可以看到CUDA 1
转载
2024-05-31 10:54:38
1058阅读
NVIDIA-SMI为英伟达NVIDIA显卡自带的工具，一般位置为C:\Program Files\NVIDIACorporation\NVSMI\nvidia-smi.exe，可以用来监控GPU状态和使用情况，尤其是我们最关心的温度和使用率。参考：GPU状态监测 nvidia-smi 命令详解Nvidia GPU的TCC模式与WDDM模式有何区别NVIDIA-SMI系列命令总结1、查看GPU当前
转载
2024-03-08 09:16:04
1724阅读
点赞
