Docker 24使用宿主机GPU cuda

介绍

在机器学习和深度学习的应用中，GPU的性能是至关重要的。然而，传统上在使用Docker进行容器化时，无法直接访问宿主机的GPU资源，这导致了在容器中无法充分发挥GPU的优势。不过，自从Docker 19.03版本起，官方开始支持nvidia-docker2作为GPU的运行时，使得我们可以在Docker容器中访问宿主机的GPU资源。本文将介绍如何在Docker 24中使用宿主机的GPU资源，并使用cuda进行GPU计算。

步骤

为了在Docker容器中使用宿主机的GPU资源，我们需要进行以下步骤：

  1. 安装Docker和nvidia-docker2
  2. 构建包含cuda和cudnn的基础镜像
  3. 在Docker容器中配置GPU支持
  4. 运行容器并进行GPU计算

接下来，我们将逐步进行详细说明。

1. 安装Docker和nvidia-docker2

首先，我们需要安装Docker和nvidia-docker2。具体安装步骤可以参考官方文档。

2. 构建基础镜像

在使用宿主机的GPU资源之前，我们需要先构建包含cuda和cudnn的基础镜像。以下是一个Dockerfile的示例：

FROM nvidia/cuda:11.3.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04

# 安装必要的软件包
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    build-essential \
    cuda-command-line-tools-11-3 \
    cuda-libraries-dev-11-3 \
    cuda-minimal-build-11-3 \
    cuda-nvml-dev-11-3 \
    cuda-nvprof-11-3 \
    libcublas-dev-11-3 \
    libcudnn8-dev=8.2.2.26-1+cuda11.3 \
    libcudnn8=8.2.2.26-1+cuda11.3 \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 设置环境变量
ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

在这个Dockerfile中，我们使用了nvidia/cuda:11.3.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04作为基础镜像，然后安装了必要的cuda和cudnn软件包，并设置了LD_LIBRARY_PATH环境变量。

使用以下命令构建镜像：

docker build -t my_cuda_image .

3. 配置GPU支持

在运行容器时，我们需要配置GPU支持。以下是一个示例命令：

docker run --gpus all -it --rm \
    --name my_cuda_container \
    --volume /path/to/your/data:/data \
    my_cuda_image

在这个命令中，我们使用了--gpus all参数来指定使用所有可用的GPU资源。--volume参数用于将主机上的数据目录映射到容器内部的/data目录。

4. 进行GPU计算

现在，我们可以在Docker容器中进行GPU计算了。以下是一个使用cuda进行GPU加速的示例代码：

import torch

# 检查GPU是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 创建张量并将其移动到GPU上
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]).to(device)

# 进行计算
y = torch.square(x)

# 将结果移回CPU并打印
print(y.cpu())

在这个示例中，我们首先检查GPU是否可用，并根据情况将张量移动到GPU上。然后，我们使用torch.square函数对张量进行计算，并将结果移回CPU。

总结

本文介绍了如何在Docker 24中使用宿主机的GPU资源，并使用cuda进行GPU计算。首先，我们安装了Docker和nvidia-docker2。然后，我们构建了一个包含cuda和cudnn的基础镜像，并在运行容器时配置了GPU支持。最