在以下内容中，我将分享如何在 Ubuntu Server 上离线安装 Docker GPU。这个过程通过详细的步骤和方式，让您在没有网络连接的情况下顺利完成安装，并且可以充分利用 GPU 资源进行各种应用。
环境准备
在开始之前，我们需要明确软件和硬件要求，以确保我们的系统能够顺利运行 Docker GPU。
软硬件要求
- 操作系统： Ubuntu 20.04 或 22.04 LTS
- CPU： 至少双核处理器
- 内存： 至少 4GB RAM
- 存储空间： 至少 20GB 磁盘空间
- GPU： NVIDIA 显卡（支持 CUDA 的型号）
以下是我们的系统硬件资源评估的四象限图：
quadrantChart
title 硬件资源评估
x-axis 硬件资源
y-axis 性能
"CPU" : [3, 4]
"内存" : [4, 4]
"存储" : [5, 3]
"GPU" : [2, 5]
接下来，您需要在另外一台有网络连接的环境中下载所需的 Docker 和 NVIDIA 驱动程序。
下载 Docker 和 NVIDIA 驱动程序
在网络连接的环境中，执行以下命令下载 Docker 和 NVIDIA 驱动：
# 下载 Nvidia 驱动
wget -cs)/x86_64/nvidia-driver-XXX.deb
# 下载 Docker
wget
分步指南
以下是将 Docker GPU 安装到 Ubuntu Server 的步骤。
基础配置
首先，我们需要在目标 Ubuntu Server 上执行一系列的配置。
# 更新系统
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y
# 安装依赖包
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
接下来，我们需要开始安装 NVIDIA 驱动。
# 安装 NVIDIA 驱动
sudo dpkg -i nvidia-driver-XXX.deb
# 重启系统
sudo reboot
接下来，解压并安装 Docker。
# 解压 Docker
tar xzvf docker-20.10.9.tgz
# 移动 Docker 到 /usr/bin
sudo mv docker/* /usr/bin/
我们可以使用 Mermaid 来描述操作交互，而以下是相应的时序图：
sequenceDiagram
participant User
participant Server
User->>Server: 更新系统
Server-->>User: 系统更新完成
User->>Server: 安装 NVIDIA 驱动
Server-->>User: NVIDIA 驱动安装完成
User->>Server: 解压 Docker
Server-->>User: Docker 解压完成
配置详解
每一步配置都有其特定的参数和含义，以下是一些重要参数的说明。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| nvidia-driver-XXX | 指定安装的驱动版本 |
| docker | Docker 的安装目录 |
| apt-get | Debian/Ubuntu 的包管理工具 |
类图来进一步解释这些配置项的关系：
classDiagram
class UbuntuServer {
String version
String architecture
}
class NvidiaDriver {
String version
}
class Docker {
String version
}
UbuntuServer --> NvidiaDriver
UbuntuServer --> Docker
验证测试
安装完成后，需要验证安装是否成功并测试性能。
性能验证
可以通过运行简单的 Docker GPU 测试容器来验证：
# 运行测试容器
sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
使用 Mermaid 描述测试路径的旅行图如下：
journey
title Docker GPU 测试流程
section 启动测试
运行nvidia-smi: 5: User
section 验证结果
显示GPU状态: 4: Server
在运行测试容器后，您将会看到 NVIDIA GPU 的信息输出。
单元测试代码块
您可以编写简单的单元测试脚本，确保 Docker 和 GPU 可用。
# 检查 NVIDIA GPU 可用性
import subprocess
def check_nvidia():
result = subprocess.run(['nvidia-smi'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
if result.returncode == 0:
return "NVIDIA GPU is available"
else:
return "NVIDIA GPU is not available"
print(check_nvidia())
优化技巧
为了更好地利用 Docker GPU，以下是一些高级调参技巧。
思维导图提供了优化的多维度拆解：
mindmap
root((Docker GPU 优化))
Optimize
Performance
Resource Management
Monitoring
扩展应用
在实际工作中，Docker GPU 可以使用 Terraform 进行多场景适配与管理。以下是示例代码块：
resource "docker_container" "gpu_container" {
image = "nvidia/cuda:11.0-base"
name = "gpu_test"
restart = "always"
# GPU 设置
runtime = "nvidia"
environment {
NVIDIA_VISIBLE_DEVICES = "all"
}
}
为了更好地理解组件间的依赖关系，以下是组件依赖关系图：
erDiagram
DockerContainer {
String name
String image
String runtime
}
NvidiaGPU {
String type
String memory
}
DockerContainer ||--o| NvidiaGPU : uses
通过以上步骤，您应该成功在 Ubuntu Server 上完成 Docker GPU 的离线安装。在整个过程中，我希望这份指南能够帮助您轻松解决问题，并获得最佳的使用体验。
