当前位置: 首页 > news >正文

在Docker中使用GPU

一、安装nvidia-container-toolkit

总之一句话:nvidia-docker和nvidia-docker2,nvidia-container-runtime 已经被英伟达迭代了,可以认为nvidia-container-toolkit是nvidia-docker和nvidia-docker2, nvidia-container-runtime 的替代品,想了解区别的可以看这篇文章:nvidia docker, nvidia docker2, nvidia container toolkits三者的区别-CSDN博客

nvidia-container-toolkit是一组软件包,它们包括一个容器运行时库和一些工具,可以自动配置容器来利用NVIDIA GPU。它支持不同的容器引擎,如Docker、containerd、LXC、Podman等

官方安装过程:Installing the NVIDIA Container Toolkit — NVIDIA Container Toolkit 1.15.0 documentation

1、安装过程汇总
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.listsudo apt-get updatesudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
2、重启docker
sudo systemctl restart docker
3、测试
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:${根据网站查询得到} nvidia-smi# 例如  --rm 退出容器以后,这个容器就被删除了,方便在临时测试使用。
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

出现下面的显示,表示正常

4、ubuntu系统与对应的cuda版本

doc/supported-tags.md · master · nvidia / container-images / cuda · GitLab

http://www.lryc.cn/news/358961.html

相关文章:

  • vue3 前端实现导出下载pdf文件
  • AI智能体研发之路-模型篇(五):pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比
  • 电商物流查询解决方案助力提升消费者体验
  • 【深度密码】神经网络算法在机器学习中的前沿探索
  • 搭载算能 BM1684 芯片,面向AI推理计算加速卡
  • Python开发 我的世界 Painting-the-World: Minecraft 像素图片生成器
  • 【经验分享】盘点“食用“的写文素材
  • 实习碰到的问题w1
  • c#实现BPM系统网络传输接口,http协议,post
  • 如何修改开源项目中发现的bug?
  • 结构设计模式 - 代理设计模式 - JAVA
  • 企业了解这些cad图纸加密方法,再也不怕图纸被盗了!
  • # 详解 JS 中的事件循环、宏/微任务、Primise对象、定时器函数,以及其在工作中的应用和注意事项
  • 神经网络与深度学习——第14章 深度强化学习
  • centOS 编译C/C++
  • java——网络原理初识
  • js怎么判断是否为手机号?js格式校验方法
  • 深入理解Java中的方法重载:让代码更灵活的秘籍
  • 鸿蒙ArkTS声明式开发:跨平台支持列表【显隐控制】 通用属性
  • 每日一题——Java编程练习题
  • java编辑器中如何调试程序?
  • 第四范式Q1业务进展:驰而不息 用科技锻造不朽价值
  • SpringBoot整合Kafka的快速使用教程
  • 低边驱动与高边驱动
  • 【C++】入门(二):引用、内联、auto
  • 编程学习 (C规划) 6 {24_4_18} 七 ( 简单扫雷游戏)
  • 【AI】llama-fs的 安装与运行
  • Android NDK系列(五)内存监控
  • 软件设计师,下午题 ——试题六
  • 《Kubernetes部署篇:基于麒麟V10+ARM64架构部署harbor v2.4.0镜像仓库》