当您需要在GPU集群中快速部署可弹性伸缩的应用程序时,NVIDIA的容器工具包(NVIDIA Container Toolkit)将是您的理想选择。本文将指导您如何使用NVIDIA容器工具包在您的集群中设置一个简单的示例。步骤一:安装NVIDIA容器工具包首先,您需要安装NVIDIA容器工具包。以下是在不同系统上安装的步骤:在Ubuntu或Debian上安装:curl -fsSL https://            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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    从导入到编辑与分享,Pinnacle Studio 16 让用户能够享用行业领先、经过好莱坞实践检验的立体 3D 技术。 用户可以从 GoPro 3D 摄像机等来源导入 3D 视频片段,在各种视图模式下进行编辑,添加真正的 3D 特效,借助 
   NVIDIA 3D Vision优化和独家的  
   NVIDIA® Quadro®与  
   G            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1.NVDIA概述2.FFmpeg集成到GPU3.FFmpeg uses Video Codec SDK4.ffmpeg对NVIDIA GPU的编译步骤 4.1configure命令4.2 make4.3 ffmpeg测试4.4 编解码器使用方法4.5 程序开发使用方法5.源码分析5.1 h264部分5.2h265部分1.NVDIA概述FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            史上,凭借在显卡市场上的领先地位,NVIDIA一直习惯于搞封闭技术,比如PhysX物理加速,比如CUDA并行计算,比如G-Sync同步刷新。但是这几年,NVIDIA正在逐步开放G-Sync,尤其是随着AMD FreeSync技术赢得越来越广泛的支持,NVIDIA的开放度也越来越高。在此之前,NVIDIA已经开放G-Sync兼容标准,使得原本仅支持FreeSync技术、没有G-Sync专用硬件模块的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            名称角色类比CUDAGPU 通用计算平台操作系统cuDNN深度学习专用加速库高性能应用软件(如 Photoshop)容器访问 GPU 的桥梁USB            
                
         
            
            
            
             
从导入到编辑与分享,Pinnacle Studio 16 让用户能够享用行业领先、经过好莱坞实践检验的立体 3D 技术。 用户可以从 GoPro 3D 摄像机等来源导入 3D 视频片段,在各种视图模式下进行编辑,添加真正的 3D 特效,借助NVIDIA 3D Vision优化和独家的 NVIDIA® Quadro®与 GeForce®支持            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            NVIDIA VGX 可将 VDI 图形处理任务从 CPU 移交给 GPU 处理,首次让数据中心经理能够为更多用户提供图形内容丰富的真正 PC 体验。  NVIDIA VGX 对 IT 行业而言的优势:     可利用行业领先的 VDI 解决方案,其中包括 Citrix、Microsoft 以及 VMware     可将那些处理最繁重图形任务的用户添加至 VDI 解决方案     可提升所有 V            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            转载自:https://blog.csdn.net/coco_1998_2/article/details/144716632
背景
在docker容器中用GPU时,查阅了网上许多教程,教程之间概念模糊不清,相互矛盾,过时的教程和新的教程混杂在一起。主要原因是Nvidia为docker容器的支持发生了好几代变更,api发生了不少变化。下面来总结一下各代支持发展历程。
省流版总结
凡是使用了命令nv            
                
         
            
            
            
            nvidia-smi可以执行; docker 好的,看到你的 nvidia-smi 输出非常清晰,这说明 WSL2 已经能够正确识别和使用你的 NVIDIA GPU 了。 这是一个非常好的信号!问题 100% 出在 Docker 的配置上。Docker 守护进程还不知道如何调用这个 GPU。 我们直 ...            
                
         
            
            
            
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                                                                                        原创
                                                                                    
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            当前显卡信息NVIDIA1NVIDIA参考资料2NVIDIA性能参数3NVIDIA显卡驱动31删除旧驱动32禁用自带nouveau nvidia驱动33安装驱动34其他            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              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显卡。  3. 根据网上的资料,从docker            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在谈论Docker和NVIDIA Docker之间的区别之前,首先要了解什么是Docker和NVIDIA Docker。Docker是一个开源的平台,用于开发,交付和运行应用程序。它允许开发人员将应用程序及其所有依赖关系打包到一个容器中,以确保应用程序在不同环境中具有一致的运行方式。而NVIDIA Docker是NVIDIA开发的一个工具,用于在NVIDIA GPU上运行Docker容器。它为Do            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Github repo:GitHub - NVIDIA/nvidia-docker: Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUs 开始之前请确保NVIDIA Drivers和Docker已经安装好个人理解能确保这两行正确输出就好nvcc --versiondocker设置stable存储库和密钥distributio            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                                                                                        原创
                                                                                    
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            TensorFlow Docker requirements Note: To run the docker command without sudo, create the docker group and add your user. For details, see the post-inst            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            概述在国内,拉取 Docker 镜像速度慢/时不时断线/无账号导致限流等,比较痛苦?. 这里提供加速/优化的几种方法。梳理一下,会碰到以下情况:国内下载速度慢/时不时断线:是因为网络被限制了。没有公共镜像库账号导致限流:是因为 Docker Hub 等主流镜像库,近年来纷纷开始对未登录的匿名用户进行限流,限制拉取的速度,以及一定时间内拉取的镜像数量。为了解决以上问题,有这么几种方法:针对国内下载速            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            官方方法(已失效)https://www.docker-cn.com/registry-mirror国内较快的镜像原地址Docker 官方中国区
https://registry.docker-cn.com
网易
http://hub-mirror.c.163.com
ustc
https://docker.mirrors.ustc.edu.cn阿里云或者腾讯云应该也有方法一在拉取镜像时候指定镜像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一.背景不管是使用docker pull 还是 docker run时镜像下载都很慢。二.环境操作系统:Windows 10 家庭版Oracle VM VirtualBox:版本 6.0.10 r132072 (Qt5.6.2)Ubuntu:16.04.6-desktop-amd64docker:18.09.7三.加速方法主要还是增加docker的仓库镜像mirror。比如添加阿里云的镜像地址。网            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            DaoCloud 加速器 是广受欢迎的 Docker 工具,解决了国内用户访问 Docker Hub 缓慢的问题。DaoCloud 加速器结合国内的 CDN 服务与协议层优化,成倍的提升了下载速度。使用前请先确保您的 Docker 版本在 1.8 或更高版本,否则无法使用加速。linux自动配置 Docker 加速器(推荐)适用于 Ubuntu14.04以上、Debian、Ce            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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