搭建深度学习docker容器（2）- CentOS7安装NVIDIA-Docker

前言

紧跟上期博客，我们继续在Centos7上安装NVIDIA-Docker。

相关环境准备

在开始之前我们需要确保已经安装好了Docker的环境，并且也安装了Docker Compose。

需要注意的是，因为NVIDIA-Docker软件的存在，我们不需要在宿主机上安装CUDA工具包，这样我们可以根据不同的需要选择合适的版本。

NVIDIA容器工具包对应的Github代码仓库地址：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

开始安装

# 获得当前操作系统的发行版和版本，以便下载适用于NVIDIA Docker Toolkit的正确仓库
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

# 下载NVIDIA Docker Toolkit仓库，并将其保存为文件到/etc/yum.repos.d/目录中，使得包管理器够定位并安装工具包
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo

# 使用yum安装nvidia-container-toolkit软件包
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit

# 重新启动Docker守护程序，以便它识别通过安装NVIDIA Docker Toolkit进行的新配置更改
sudo systemctl restart docker

验证&使用

# 在现有的GPU上启动启用GPU的容器，并运行nvidia-smi命令
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

# 在两个GPU上启动启用GPU的容器，并运行nvidia-smi命令
docker run --gpus 2 nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

# 在特定的GPU上启动启用GPU的容器，并运行nvidia-smi命令
docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

# 这个命令演示了如何为容器指定能力（图形、计算等）
# 请注意，这种方式很少使用
docker run --gpus all,capabilities=utility nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi