使用Docker挂载GPU卡
在一些深度学习任务中，需要使用GPU来加速计算，而Docker可以为我们提供一个灵活的环境来运行这些任务。本文将介绍如何在Docker容器中挂载GPU卡。
确认GPU驱动已安装
在使用Docker挂载GPU之前，首先要确保主机上已经安装了正确的GPU驱动程序。可以通过命令nvidia-smi来查看GPU的状态，如果显示正常，则说明驱动已经安装成功。
安装nvidia-docker
nvidia-docker是一个用来管理Docker容器中GPU资源的工具，可以通过以下命令来安装：
$ 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中挂载GPU
在使用nvidia-docker之后，可以通过--gpus选项来指定要挂载的GPU卡数量。例如，要挂载一块GPU卡，可以使用以下命令：
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
这将在一个新的Docker容器中运行nvidia-smi命令，并显示GPU的信息。如果要挂载多块GPU卡，可以将all替换为对应的GPU卡编号，例如--gpus 0,1,2。
流程图
flowchart TD
A[确认GPU驱动已安装] --> B[安装nvidia-docker]
B --> C[在Docker中挂载GPU]
状态图
stateDiagram
[*] --> GPU驱动已安装
GPU驱动已安装 --> nvidia-docker安装成功
nvidia-docker安装成功 --> GPU挂载成功
通过以上步骤和示例代码，我们可以成功在Docker容器中挂载GPU卡，并利用GPU加速深度学习等任务。希望本文对您有所帮助。
