Docker學習紀錄-在Docker中建立 nvidia/cuda image

安裝nvidia驅動

查看可安裝的驅動
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$ sudo ubuntu-drivers list
安裝驅動(前者會自動安裝適合的驅動，後者可以指定驅動版本號)
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$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
$ sudo apt install nvidia-driver-版本號
安裝完後重啟
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$ sudo reboot
確認是否安裝成功
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$ sudo nvidia-smi

nvidia-smi

安裝NVIDIA Container Toolkit

在docker container中使用gpu加速運算必須安裝container toolkit
Docker內都已經包含了CUDA和大量nvidia的配件，所以我們並不需要在主機上安裝CUDA、CuDNN，省去了安裝的麻煩及繁雜版本的適配問題。

設定repo以及GPG key

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$ 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

安裝nvidia-docker2

1 2	$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y nvidia-docker2

重啟docker
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$ sudo systemctl restart docker

測試是否安裝成功

1	$ sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

安裝nvidia驅動

安裝NVIDIA Container Toolkit

Reference