本文主要是介绍Docker 如何支持 NVIDIA GPU，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Docker 如何支持 GPU
Docker 是一个强大的工具，可以帮助开发者构建、部署和运行应用程序。对于需要高性能计算的应用程序，例如机器学习、深度学习和科学计算，利用 GPU 可以大大提升计算效率。本文将详细介绍 Docker 如何支持 GPU 以及如何配置 GPU 支持。
系统要求
在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：
- 支持 NVIDIA GPU 并安装了 NVIDIA 驱动程序。
- 安装了 Docker 19.03 或更新版本。
- 安装了 NVIDIA Container Toolkit。
步骤 1：安装 NVIDIA 驱动程序
首先，确保系统上安装了适用于您的 GPU 的 NVIDIA 驱动程序。您可以从 NVIDIA 官方网站 下载适用于您的操作系统和 GPU 的驱动程序。
您可以通过以下命令检查 NVIDIA 驱动程序是否正确安装：
nvidia-smi
该命令将显示有关 GPU 的信息，包括驱动程序版本和 GPU 使用情况。
步骤 2：安装 Docker
如果尚未安装 Docker，请按照以下步骤进行安装。
对于 Ubuntu：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce
对于 CentOS：
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
sudo yum install -y docker-ce
sudo systemctl start docker
步骤 3：安装 NVIDIA Container Toolkit
安装 NVIDIA Container Toolkit 以使 Docker 能够使用 GPU。
- 设置包存储库并安装 NVIDIA Container Toolkit：
对于 Ubuntu：
distribution=$(. /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/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
对于 CentOS：
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo rpm --import -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
sudo yum install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
- 验证安装：
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
该命令将运行一个包含 NVIDIA 驱动程序的 Docker 容器，并显示有关 GPU 的信息。
步骤 4：配置 Docker 使用 GPU
使用 GPU 运行 Docker 容器时，您需要在 docker run 命令中添加 --gpus 选项。
示例命令：
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
这个命令将拉取 nvidia/cuda:11.0-base 镜像，并在容器中运行 nvidia-smi 命令，显示 GPU 的使用情况。
您还可以指定使用特定数量的 GPU。例如，要使用 2 个 GPU：
sudo docker run --rm --gpus 2 nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
使用 Docker Compose 配置 GPU 支持
如果您使用 Docker Compose 来管理容器，可以在 docker-compose.yml 文件中配置 GPU 支持。
示例 docker-compose.yml 文件：
version: '3.8'
services:gpu-service:image: nvidia/cuda:11.0-basedeploy:resources:reservations:devices:- capabilities: [gpu]command: nvidia-smi
使用以下命令启动服务：
sudo docker-compose up
总结
通过以上步骤，我们在 Linux 系统上成功配置了 Docker 支持 GPU。利用 GPU 加速，您可以显著提升高性能计算任务的效率。无论是单个容器还是通过 Docker Compose 管理的多容器环境，Docker 的 GPU 支持都使得高性能计算变得更加便捷和高效。
希望这篇博客对您在 Linux 上配置 Docker GPU 支持有所帮助！如果在配置过程中遇到任何问题，可以参考 Docker 官方文档 或社区论坛寻求帮助。
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