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docker使用物理顯卡(docker掛載顯卡)

Docker
錢斌斌2年前9瀏覽0評論

在進行機器學習和深度學習任務時，通常需要使用一些計算力更強的硬件，例如GPU（圖形處理器），而Docker將這些硬件資源隔離了起來，使得在Docker容器中無法直接訪問另一臺主機上的物理顯卡。不過，有時候我們還是需要使用物理顯卡來加速我們的任務。

為了在Docker容器中使用物理顯卡，我們可以按照以下步驟進行操作：

  1. 首先，我們需要安裝nvidia-docker和NVIDIA Container Toolkit。這兩個工具將GPU驅動和CUDA庫帶入容器中。
    2. curl https://get.docker.com | sh
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-docker2
sudo systemctl restart docker
  2. 然后，在使用Dockerfile構建鏡像時，我們需要指定使用nvidia/cuda作為基礎鏡像。
    3. FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04
...
  3. 接下來，在運行容器時，我們需要添加以下參數：
    4. docker run --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --name container_name image_name
  4. 在容器中使用物理顯卡時，我們需要將CUDA設備指針指向我們要使用的設備：
    5. import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
with tf.device("/gpu:0"):
# 在這里添加你的代碼

通過這些步驟，我們可以在Docker容器中使用物理顯卡來加速我們的機器學習和深度學習任務。