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dockergpu

Docker
方一強2年前9瀏覽0評論

Docker是一種開源的容器化平臺，可以將應用程序封裝在獨立的容器中，從而實現快速部署、可移植性和可擴展性。而使用GPU可以提升應用程序的性能，特別是在大數據處理、機器學習和深度學習領域。

Docker支持使用GPU加速運行容器。在使用GPU加速的情況下，Docker容器可以訪問宿主機上的顯卡資源，并利用其進行計算。這讓在容器中運行GPU密集型應用程序變得更加容易和高效。

要在Docker容器中使用GPU，需要進行以下步驟：

  1. 安裝NVIDIA Docker運行時
    2. $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ 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-docker2
$ sudo systemctl restart docker
  2. 在Dockerfile中添加GPU支持
    3. FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
RUN apt-get update && apt-get install -y libsm6 libxext6 libxrender-dev
  3. 運行Docker容器
    4. $ docker run --gpus all -it tensorflow-gpu bash

在運行Docker容器時，使用--gpus all參數指定容器中要使用所有可用的GPU。也可以使用--gpus 0、--gpus 1等來指定使用第幾張GPU。

使用Docker容器進行GPU加速，可以提高應用程序的性能，并且使得應用程序的部署更加靈活和高效。但是，需要注意的是GPU加速需要特定的硬件和軟件支持，同時也需要進行額外的配置和調試。