淘先锋技术网

首页 1 2 3 4 5 6 7

gpu安装docker(gpu安装了最新的图形驱动程序)

GPU加速已成为深度学习任务不可或缺的一部分，而Docker技术的兴起也使得软件环境配置变得更加便捷。在这篇文章中，我们将介绍如何在GPU服务器上安装Docker及相关的NVIDIA容器运行时，以便使用Docker轻松调试和部署深度学习任务。

gpu安装docker(gpu安装了最新的图形驱动程序)

首先，我们需要安装Docker和NVIDIA容器运行时。按照以下命令执行：


sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo apt-get install nvidia-container-runtime

安装完成后，我们需要将NVIDIA容器运行时作为Docker的默认运行时。请编辑Docker的配置文件`/etc/docker/daemon.json`，并添加以下内容：


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

保存并关闭该文件，然后重启Docker运行时：


sudo systemctl restart docker

现在我们可以测试一下GPU是否能够正常使用。可以使用以下命令在容器中运行一个TensorFlow镜像：


sudo docker run --runtime=nvidia -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

在容器中，我们可以通过运行如下代码来验证GPU是否正常工作：


import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

如果输出为`True`，则表明GPU已经成功工作。

至此，Docker与GPU的集成已经完成。我们可以使用Docker来轻松部署深度学习任务，提高工作效率。