Docker使用CUDA教程

引言

Docker 是一种开源的容器化平台，可以帮助开发者将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器，隔离了不同的应用程序环境，从而可以在任何地方运行。CUDA 是一种用于并行计算的平行计算平台和应用程序编程接口，用于利用 GPU 的计算能力。在本教程中，我们将介绍如何使用 Docker 容器来运行支持 CUDA 的应用程序。

整体流程

下面是 Docker 使用 CUDA 的整体流程：

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title Docker使用CUDA 整体流程
    "1. 安装 Docker" : 20
    "2. 安装 NVIDIA Docker" : 20
    "3. 构建 Docker 镜像" : 20
    "4. 运行 Docker 容器" : 20
    "5. 验证 CUDA 支持" : 20

步骤 1：安装 Docker

首先，我们需要安装 Docker。Docker 可以在不同的操作系统上安装，包括 Windows、macOS 和 Linux。以下是在 Ubuntu 上安装 Docker 的步骤：

  1. 更新系统软件包：
$ sudo apt-get update
  1. 安装 Docker：
$ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
  1. 验证 Docker 是否正确安装：
$ docker version

步骤 2：安装 NVIDIA Docker

NVIDIA Docker 是一个用于在容器中运行 CUDA 应用程序的工具。以下是在 Ubuntu 上安装 NVIDIA Docker 的步骤：

  1. 添加 NVIDIA Docker 的存储库：
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L  | sudo apt-key add -
$ curl -s -L  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ sudo apt-get update
  1. 安装 NVIDIA Docker：
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo systemctl restart docker
  1. 验证 NVIDIA Docker 是否正确安装：
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

步骤 3：构建 Docker 镜像

接下来，我们将构建一个包含 CUDA 支持的 Docker 镜像。在构建镜像之前，你需要先编写一个 Dockerfile，其中包含了构建镜像所需的指令。以下是一个示例的 Dockerfile：

# 基础镜像使用官方的 CUDA 镜像
FROM nvidia/cuda:11.0-base

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制应用程序到容器中
COPY . .

# 安装应用程序所需的依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y <dependencies>

# 在容器启动时运行的命令
CMD ["./app"]

在上面的 Dockerfile 中，你需要根据你的实际情况替换 <dependencies> 和 ./app。

构建 Docker 镜像的命令如下：

$ docker build -t my_cuda_app .

步骤 4：运行 Docker 容器

现在我们可以使用构建的 Docker 镜像来运行容器了。以下是运行 Docker 容器的命令：

$ docker run --gpus all -it my_cuda_app

在上面的命令中，--gpus all 参数表示将所有的 GPU 设备都映射到容器中。

步骤 5：验证 CUDA 支持

最后，我们需要验证 CUDA 是否正确安装和配置。在容器中运行以下命令来验证：

$ nvcc --version

如果输出能够正确显示 CUDA 的版本信息，那么说明 CUDA 已经成功配置并可以使用了。

结论

通过上述步骤，你已经学会了如何在 Docker 中使用 CUDA。首先，我们安装了 Docker 和 NVIDIA Docker，然后构建了一个包含 CUDA 支持的 Docker