docker 挂载gpu

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mob64ca12d36217 2023-12-01 14:35:09 ©著作权

文章标签 Docker docker bash 文章分类 Docker 云计算

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Docker 挂载 GPU

引言

Docker 是一种流行的容器化平台，它可以帮助开发者更加方便地构建、打包和部署应用程序。然而，对于需要使用 GPU 加速的应用程序来说，Docker 默认是不支持直接挂载 GPU 设备的。本文将介绍如何在 Docker 中挂载 GPU 设备，并给出相应的代码示例。

Docker 挂载 GPU 设备的方法

Docker 挂载 GPU 设备的方法主要有两种：使用 NVIDIA Docker 或者在 Docker 容器中手动挂载 GPU 设备。

使用 NVIDIA Docker

NVIDIA Docker 是 NVIDIA 官方提供的一个开源项目，它可以帮助开发者在 Docker 容器中直接访问 GPU 设备。使用 NVIDIA Docker 挂载 GPU 设备的步骤如下：

安装 NVIDIA Docker 运行时（nvidia-docker2）：

$ 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 \
   && sudo apt-get install -y nvidia-docker2 \
   && sudo pkill -SIGHUP dockerd

在 Docker 容器中使用 --gpus 参数来指定要挂载的 GPU 设备：

$ docker run --gpus all -it nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

在上述示例中，--gpus all 参数表示挂载所有可用的 GPU 设备。你也可以根据自己的需求来指定要挂载的 GPU 设备。运行上述命令后，你将会在 Docker 容器中看到 GPU 设备的信息。

手动挂载 GPU 设备

如果你不想使用 NVIDIA Docker，也可以手动挂载 GPU 设备到 Docker 容器。手动挂载 GPU 设备的步骤如下：

首先，你需要在宿主机上安装 NVIDIA 驱动。
确保你的 GPU 设备正常工作，并可以通过 nvidia-smi 命令来查看 GPU 设备的信息。
在 Docker 容器中挂载 GPU 设备，你需要使用 --device 参数来指定要挂载的设备文件，例如 /dev/nvidia0：

$ docker run --device=/dev/nvidia0 -it ubuntu bash

在上述示例中，我们挂载了 /dev/nvidia0 设备文件到 Ubuntu 镜像的容器中。

示例代码

下面是一个使用 TensorFlow 和 NVIDIA Docker 的示例代码：

import tensorflow as tf

physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if len(physical_devices) > 0:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

with tf.device('/device:GPU:0'):
    # 在这里编写你的 TensorFlow 代码
    pass

上述代码中，我们首先导入 TensorFlow 库，并使用 list_physical_devices 函数来获取所有可用的 GPU 设备。然后，我们通过 set_memory_growth 函数来设置 GPU 设备的内存增长模式。最后，我们使用 device 函数来指定在 GPU 设备上运行代码。

总结

本文介绍了如何在 Docker 中挂载 GPU 设备，并给出了相应的代码示例。你可以选择使用 NVIDIA Docker 来简化挂载 GPU 设备的过程，也可以手动挂载 GPU 设备到 Docker 容器中。无论使用何种方法，挂载 GPU 设备都可以帮助你在 Docker 容器中方便地进行 GPU 加速的开发和部署。