Docker多GPU实现步骤及代码解析
1. 确认系统环境
在开始使用docker多GPU之前，确保你的系统满足以下条件：
- 安装了合适的NVIDIA驱动程序；
- 安装了NVIDIA Container Toolkit；
- 确认你有多个GPU设备可用。
2. 确认NVIDIA Container Toolkit的安装
首先，我们需要确保已经安装了NVIDIA Container Toolkit，这个工具是用来管理容器和GPU资源的。你可以通过以下命令来检查是否安装成功：
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
如果输出的结果类似于以下内容，说明NVIDIA Container Toolkit已经安装成功了：
Fri Jul 2 09:21:41 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 465.19.01 Driver Version: 465.19.01 CUDA Version: 11.3 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla V100-SXM3... Off | 00000000:00:1E.0 Off | 0 |
| N/A 31C P0 41W / 350W | 0MiB / 16160MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
3. 编写Dockerfile
接下来，我们需要编写一个Dockerfile，用来构建我们的Docker镜像。Dockerfile的内容如下：
FROM nvidia/cuda:11.0-base
# 安装所需的软件包
RUN apt-get update && apt-get install -y python3
# 将你的应用程序复制到镜像中
COPY your_app.py /app/your_app.py
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 设置入口点
ENTRYPOINT ["python3", "your_app.py"]
在这个Dockerfile中，我们使用了nvidia/cuda:11.0-base作为基础镜像，安装了Python3，并将你的应用程序复制到镜像中的/app/your_app.py路径下。最后，我们使用Python3作为入口点来运行你的应用程序。
4. 构建Docker镜像
在有了Dockerfile之后，我们可以使用以下命令来构建Docker镜像：
$ docker build -t your_image_name:tag .
这个命令将会在当前目录下构建一个名为your_image_name:tag的Docker镜像，其中your_image_name是你给镜像起的名称，tag是你给镜像打的标签。注意，命令结尾的.表示Dockerfile所在的路径。
5. 运行Docker容器
当Docker镜像构建完成后，我们可以使用以下命令来运行Docker容器：
$ docker run --gpus all -it your_image_name:tag
这个命令将会在一个新的容器中运行你的应用程序，并且启用所有可用的GPU。
6. 在应用程序中使用多GPU
在你的应用程序中，你可以使用以下代码来获取所有可用的GPU设备：
import torch
device_count = torch.cuda.device_count()
devices = [torch.device(f"cuda:{i}") for i in range(device_count)]
这段代码使用了PyTorch库来获取所有可用的GPU设备，并将它们存储在一个列表中。
接下来，你可以使用以下代码来指定在哪个GPU上运行你的模型或计算任务：
model.to(devices[0]) # 将模型加载到第一个GPU设备上
output = model(input) # 在第一个GPU上进行模型推理
这段代码将模型加载到第一个GPU设备上，并在该设备上进行模型推理。如果你有多个GPU设备，你可以使用不同的GPU设备来加载模型或进行计算。
