nvidia-docker 启动

介绍

在深度学习和机器学习领域，使用 GPU 进行计算已经成为常见的需求。然而，为了在 GPU 上运行代码，我们需要正确地配置环境和工具。nvidia-docker 是一个工具，它可以帮助我们在 Docker 容器中轻松地使用 GPU。

Docker 是一个容器化平台，它能够将应用程序和其依赖项打包到一个独立的容器中。与虚拟机相比，Docker 容器更加轻量级，性能更高。然而，默认情况下，Docker 只能在容器内部访问到宿主机的 CPU 资源，无法直接使用 GPU。

nvidia-docker 的出现填补了这一空白。它通过与 NVIDIA 的 GPU 驱动程序和 CUDA 运行时进行集成，使得容器内的应用程序可以直接访问 GPU 资源。

安装 nvidia-docker

要使用 nvidia-docker，我们首先需要安装它。nvidia-docker 可以通过以下命令进行安装：

$ 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 systemctl restart docker

安装完成后，我们可以使用以下命令来验证 nvidia-docker 是否成功安装：

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

如果成功安装，并且输出显示了 GPU 信息，那么 nvidia-docker 就已经成功运行了。

使用 nvidia-docker

使用 nvidia-docker 运行容器非常简单。我们只需要在运行 docker 命令时加上 --gpus all 参数，就可以让容器内的应用程序访问所有 GPU 资源。例如，我们可以使用以下命令在容器中运行一个深度学习框架的示例脚本：

$ sudo docker run --gpus all -v /path/to/code:/code -w /code deep-learning-framework python train.py

在上面的命令中，--gpus all 参数告诉 nvidia-docker 使用所有的 GPU 资源，-v /path/to/code:/code 参数将宿主机中的代码目录挂载到容器内的 /code 目录，-w /code 参数将容器的工作目录设置为 /code 目录，最后指定了要运行的脚本和参数。

总结

通过使用 nvidia-docker，我们可以轻松地在 Docker 容器中使用 GPU 资源。首先，我们需要安装 nvidia-docker。然后，我们可以使用 --gpus all 参数来让容器内的应用程序访问所有的 GPU 资源。使用 nvidia-docker，我们可以更方便地进行深度学习和机器学习的开发和部署。

以上就是使用 nvidia-docker 启动 GPU 加速容器的简介。希望本文能够帮助你更好地使用 nvidia-docker，并提升你的深度学习和机器学习的工作效率。

旅行图：

journey
    title 使用 nvidia-docker 启动 GPU 加速容器

    section 安装 nvidia-docker
        安装 nvidia-docker

    section 使用 nvidia-docker
        使用 nvidia-docker 启动容器

    section 总结
        总结使用 nvidia-docker

参考文献：

  • [nvidia-docker GitHub Repo](