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写在前面
nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。
安装docker-ce和nvidia驱动
在安装nvidia-docker之前，还是需要安装docker的。并且, 官网上介绍本地机器上必须安装NVIDIA driver和Docker19.03以上的版本, 如果docker版本过低, 请重新安装或升级Docker. Docker-ce安装教程
安装nvidia-docker
安装过程主要参考官网安装, 安装nvidia-docker之前必须确保已经安装了NVIDIA driver, 且安装的Docker版本>19.03.
如果是第一次使用GPUs和Docker的用户, 可以直接使用下面的命令:
# Add the package repositories $ 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 $ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit $ sudo systemctl restart docker
运行过程如下:
nvidia-docker安装完成之后, 重启dokcer.
docker中使用
方法一
docker run -it \ -p 8080:8080 \ -p 8081:8081 \ -v /home/gpyz/workshop:/home/li/workshop \ -v /usr/include:/usr/include \ --privileged=True \ --gpus all \ [REPOSITORY:TAG] /bin/bash
方法二
nvidia-docker run -it \ -p 8080:8080 \ -p 8081:8081 \ -v /home/gpyz/workshop:/home/li/workshop \ -v /usr/include:/usr/include \ --privileged=True \ --runtime=nvidia \ [REPOSITORY:TAG] /bin/bash
方法一
docker run -it \ -p 8987:8987 \ -v /home/gpyz/workshop:/home/work/workshop \ -v /home/gpyz/soft/ML:/home/work/soft \ --restart always \ --privileged=True \ --gpus all \ --name quant_flask \ sthsf/ubuntu_base:0.09 /bin/bash
docker run -it \ -p 8022:22 \ --restart always \ --privileged=True \ --runtime=nvidia \ --name quant_ \ sthsf/ubuntu_base:0.1 /usr/sbin/sshd -D
方法二
nvidia-docker run -it \ -p 8022:22 \ -p 8084:8084 \ -v /home/gpyz/workshop:/home/li/workshop \ -v /home/gpyz/soft/ML:/home/li/soft/ML \ --restart always \ --privileged=True \ --runtime=nvidia \ --name ubuntu3 \ mdjaere/tensorflow-notebook-gpu:latest /bin/bash
PYTHONIOENCODING=utf-8 python run.py
参考文献
如何在ubuntu上安装nvidia-docker同时与宿主共享GPU cuda加速
ubuntu16.04下docker和nvidia-docker安装
ubuntu16.04下docker和nvidia-docker安装