Ubuntu Docker容器调用独显

在使用Docker容器时，有时候我们需要让容器中的应用程序能够调用主机上的独立显卡（独显）来实现更高性能的图形渲染。今天我们将介绍如何在Ubuntu系统中的Docker容器中实现这一功能。

安装NVIDIA Container Toolkit

首先，我们需要安装NVIDIA Container Toolkit，这是一个用于让Docker容器支持NVIDIA GPU的工具包。我们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-container-toolkit
$ sudo systemctl restart docker

配置Docker

接下来，我们需要修改Docker的配置文件，添加对NVIDIA GPU的支持。打开/etc/docker/daemon.json文件，并添加以下内容：

{
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
}

运行带有GPU支持的Docker容器

现在我们可以创建一个支持GPU的Docker容器并启动它。在运行docker run命令时，我们需要指定使用nvidia运行时来支持GPU。例如：

$ docker run --gpus all -it ubuntu nvidia-smi

这将在一个新的Ubuntu容器中运行nvidia-smi命令，用来查看GPU的信息。

性能测试

最后，我们可以通过运行性能测试来验证GPU的加速效果。下面是一个简单的Python代码示例，可以用来测试GPU的性能：

import tensorflow as tf

with tf.device('/GPU:0'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

结论

通过以上步骤，我们成功地在Ubuntu系统中的Docker容器中实现了对独立显卡的调用。这将为我们的应用程序提供更高性能的图形渲染能力，为我们的工作和娱乐带来更好的体验。希望这篇文章能够帮助您顺利地配置和运行带有GPU支持的Docker容器。