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docker和gpu绑定(docker容器绑定域名)

docker是一种应用容器引擎，可以将应用程序和所有依赖项打包在一个容器中，使应用程序在任何环境中均能稳定地运行。与此同时，GPU更是加速了深度学习的发展，成为了深度学习模型训练的重要组件。因此，将docker与GPU绑定，可以帮助深度学习的开发者更加方便地部署、测试和优化深度学习模型，从而提高模型的性能和效率。

在docker与GPU绑定之前，需要安装相应的GPU驱动和NVIDIA Docker插件。GPU驱动可以从官网下载，NVIDIA Docker插件可从GitHub上获取。下载后依次执行以下命令，安装GPU驱动和NVIDIA Docker插件：
# 安装GPU驱动
sudo apt-get update
sudo apt-get install ubuntu-drivers-common
sudo ubuntu-drivers autoinstall
# 安装Docker CE
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
# 下载并安装nvidia-docker2包
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu18.04/nvidia-docker.list | 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

安装完成后，可以使用以下命令测试docker与GPU是否已成功绑定：

# 运行一个能够使用GPU的docker镜像
sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:10.1-base nvidia-smi

如果输出中包含如下信息，则表示docker与GPU已经成功绑定：

NVIDIA-SMI 4.04                

使用docker与GPU绑定，可以在容器中启动多个深度学习的任务，每个任务可以使用独立的GPU，从而提高任务并行执行的效率。同时，也可以在容器中高效地进行深度学习模型的部署、测试和优化，从而加速深度学习的开发和应用。