公众号关注 「开源Linux」

回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~

在 Linux 服务器上使用 GPU 跑深度学习的模型很正常不过。如果我们想用 Docker 实现同样的需求,就需要做些额外的工作。本质上就是我们要在容器里能看到并且使用宿主机上的显卡。在这篇文章里我们就介绍一下 Docker 使用 GPU 的环境搭建。

Nvidia 驱动

某些命令以 Ubuntu 作为示例。首先宿主机上必现安装 Nvidia 驱动。

这里推荐从 Nvidia 官网下载脚本安装,安装和卸载都比较方便并且适用于任何 Linux 发行版,包括 CentOS,Ubuntu 等。NVIDIA Telsa GPU 的 Linux 驱动在安装过程中需要编译 kernel module,系统需提前安装 gcc 和编译 Linux Kernel Module 所依赖的包,例如 kernel-devel-$(uname -r) 等。

安装 gcc 和 kernel-dev

$ sudo apt install gcc kernel-dev -y

安装 Nvidia 驱动

  1. 访问 https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx

  2. 选择对应操作系统和安装包,并单击 [SEARCH] 搜寻驱动,选择要下载的驱动版本

  1. 在宿主机上下载并执行对应版本安装脚本

$ wget https://www.nvidia.com/content/DriverDownload-March2009/confirmation.php?url=/tesla/450.80.02/NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run&lang=us&type=Tesla
$ chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run && ./NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run
  1. 验证

使用 nvidia-smi 命令验证是否安装成功,如果输出类似下图则驱动安装成功。

CUDA 驱动

CUDA(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。CUDA是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构,该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。它包含了 CUDA 指令集架构(ISA)以及 GPU 内部的并行计算引擎。这里安装的方式和显卡驱动安装类似。

  1. 访问官网下载对应版本安装包,https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  1. 配置环境变量

$ echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' | sudo tee /etc/profile.d/cuda.sh 
$ source /etc/profile

nvidia-docker2

Docker 的安装这里就不展开了,具体查看官方文档非常详细。

这里我们就直接介绍安装 nvidia-docker2.

既然叫 nvidia-docker2 就有 nvidia-docker1 就是它的 1.0 版本目前已经废弃了,所以注意不要装错。

这里先简单说一下 nvidia-docker2 的原理,nvidia-docker2 的依赖由下几部分组成.

  • libnvidia-container

  • nvidia-container-toolkit

  • nvidia-container-runtime

nvidia-container-runtime 是在 runc 基础上多实现了 nvidia-container-runime-hook (现在叫 nvidia-container-toolkit),该 hook 是在容器启动后(Namespace已创建完成),容器自定义命令(Entrypoint)启动前执行。当检测到 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量时,会调用 libnvidia-container 挂载 GPU Device 和 CUDA Driver。如果没有检测到 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 就会执行默认的 runc。

下面分两步安装

  1. 设置 repository 和 GPG key

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
  1. 安装

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo systemctl restart docker
  1. 验证

执行以下命令:

$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:10.2-base nvidia-smi 

如果输出跟直接在宿主机上执行 nvidia-smi 一致则说明安装成功。如果跑的深度学习模型使用的是 tensorflow 可以在容器里执行:

import tensorflow as tf
tf.contrib.eager.num_gpus()

如果输出了宿主机上的 Nvidia 显卡数量,则模型能使用到显卡加速。如果使用的是 pytorch 可以在容器里执行:

import torch
torch.cuda.is_available()

如果输出 True 证明环境也成功了,可以使用显卡。

  1. 使用示例

  • 使用所有显卡

$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda nvidia-smi 
$ docker run --rm --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all nvidia/cuda nvidia-smi 
  • 指明使用哪几张卡

$ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda nvidia-smi 
$ docker run --rm --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1,2 nvidia/cuda nvidia-smi

到这里在 Docker 下使用 Nvidia 显卡加速计算的基础环境搭建就介绍完了。后续我们可以继续研究一下 K8S 下调度 GPU 的实现。

本文转载自:「lxkaka」,原文:https://lxkaka.wang/docker-nvidia/,版权归原作者所有。

关注「开源Linux」加星标,提升IT技能

巧用 Docker 快速部署 GPU 环境的更多相关文章

  1. 利用Docker快速部署Oracle环境

    工作中需要频繁使用Oracle环境,但是每次搭建起来比较消耗时间,本想通过虚拟机模板的方式来快速安装oracle vm,但是每次改ip等环境也很耗时,因此想到docker中有没有已经做好的images ...

  2. 使用Docker快速部署Storm环境

    Storm的部署虽然不是特别麻烦,但是在生产环境中,为了提高部署效率,方便管理维护,使用Docker来统一管理部署是一个不错的选择.下面是我开源的一个新的项目,一个配置好了storm与mono环境的D ...

  3. 私活利器,docker快速部署node.js应用

    http://cnodejs.org/topic/53f494d9bbdaa79d519c9a4a 最近研究了几天docker的快速部署,感觉很有新意,非常轻量级和方便,打算在公司推广一下,解放运维, ...

  4. 使用Docker快速搭建ELK环境

    今天由于Win系统的笔记本没带回家,其次Docker在非Linux系统下都需要安装额外的软件去镜像才行 所以感觉没有差别,先直接用Mac搭建一遍呢, 本篇部分命令和配置内容为摘抄 Mac下使用Dock ...

  5. 使用Docker快速部署ELK分析Nginx日志实践(二)

    Kibana汉化使用中文界面实践 一.背景 笔者在上一篇文章使用Docker快速部署ELK分析Nginx日志实践当中有提到如何快速搭建ELK分析Nginx日志,但是这只是第一步,后面还有很多仪表盘需要 ...

  6. 使用Docker快速部署各类服务

    使用Docker快速部署各类服务 一键安装Docker #Centos环境 wget -O- https://gitee.com/iubest/dinstall/raw/master/install. ...

  7. 利用Docker快速部署Mysql

    写在前面 我又来更新了~~~,今天内容较少,主要是利用Docker快速部署Mysql和初始化数据 利用Docker下载Mysql 简洁明了,在命令提示符中输入 docker pull mysql:8. ...

  8. spring boot / cloud (十八) 使用docker快速搭建本地环境

    spring boot / cloud (十八) 使用docker快速搭建本地环境 在平时的开发中工作中,环境的搭建其实一直都是一个很麻烦的事情 特别是现在,系统越来越复杂,所需要连接的一些中间件也越 ...

  9. 使用Docker快速部署ELK分析Nginx日志实践

    原文:使用Docker快速部署ELK分析Nginx日志实践 一.背景 笔者所在项目组的项目由多个子项目所组成,每一个子项目都存在一定的日志,有时候想排查一些问题,需要到各个地方去查看,极为不方便,此前 ...

随机推荐

  1. Spring配置文件?

    Spring配置文件是个XML 文件,这个文件包含了类信息,描述了如何配置它们,以及如何相互调用.

  2. Zookeeper Watcher 机制 -- 数据变更通知 ?

    Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听,当服务 端的一些指定事件触发了这个 Watcher,服务端会向指定客户端发送一个事件通 知来实现分布式的通知功 ...

  3. spring 支持哪些 ORM 框架 ?

    Hibernate iBatis JPA JDO OJB

  4. 给定一个文件每一行是字符串,找出所有的逆序对,比如abc和cba是逆序的对

    1 #include<iostream> 2 #include<string> 3 #define MAX 100 4 using namespace std; 5 bool ...

  5. AOP——基于AspectJ的注解来实现AOP操作

    1.使用注解方式实现AOP操作 第一步:创建对象 <!-- 创建对象 --> <bean id="book" class="com.bjxb.aop.B ...

  6. LVS集群和Keepalived高可用实战

    第四十章LVS集群和Keepalived高可用实战 一.ARP协议 1.概念 地址解析协议,即ARP(AddressResolutionProtocol),是根据IP地址获取物理MAC地址的一个TCP ...

  7. ubuntu 20.04 安装 ros1 和ros2

    ubuntu  选择Hong Kong 源 1. ROS1安装 添加 sources.list(设置你的电脑可以从 packages.ros.org 接收软件.) sudo sh -c '. /etc ...

  8. React+dva+webpack+antd-mobile 实战分享(一)

    再看本篇文章之前,本人还是建议想入坑react的童鞋可以选有create-react-app来创建react的项目,因为现在dva和roadhog还不成熟,坑相对要多一些,当然如果你已经做好跳坑的准备 ...

  9. mysql的下载和安装详细教程(windows)

    Windows下安装MySQL详细教程 1.安装包下载    2.安装教程 (1)配置环境变量 (2)生成data文件 (3)安装MySQL (4)启动服务 (5)登录MySQL (6)查询用户密码 ...

  10. css实现半圆效果

    效果图: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF- ...