docker之安装nvidia-docker

安装nvidia-docker

住在地球上的海边

1586人浏览 · 2023-02-21 21:02:22

住在地球上的海边 · 2023-02-21 21:02:22 发布

docker之安装nvidia-docker

背景
方法

背景

开发需要docker，更需要nvidia-docker。

方法

安装方法参考nvidia官方指南，讲的嘎嘎详细。我只是摘取了安装的部分，然后翻译了一下，方便日后使用。
设置包存储库和 GPG 密钥：

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

更新软件包列表

sudo apt-get update

安装 nvidia-container-toolkit 包（和依赖项）

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

配置 Docker 守护进程以识别 NVIDIA 容器运行：

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

设置默认运行时后重启Docker守护进程完成安装：

sudo systemctl restart docker

此时，可以通过运行基本 CUDA 容器来测试工作设置（ubuntu20.04）：

sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

终端输出以下内容表示安装完成：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 450.51.06    Driver Version: 450.51.06    CUDA Version: 11.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla T4            On   | 00000000:00:1E.0 Off |                    0 |
| N/A   34C    P8     9W /  70W |      0MiB / 15109MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+