docker中能安裝cuda;將下載的軟體包上傳到指定的目錄後執行「sudo sh cuda_下載的版本_linux.run」進行安裝即可,cuda是顯示卡廠商NVIDIA退出的運算平台,安裝完成後可利用「nvidia-smi」查看安裝的cuda版本。
本教學操作環境:linux7.3系統、docker19.03版、Dell G3電腦。
docker能裝cuda
CUDA(Compute Unified Device Architecture),是顯示卡廠商NVIDIA推出的運算平台。 CUDA是一種由NVIDIA推出的通用平行運算架構,該架構使GPU能夠解決複雜的運算問題。它包含了CUDA指令集架構(ISA)以及GPU內部的平行運算引擎。開發人員可以使用C語言來為CUDA™架構編寫程序,所編寫出的程序可以在支援CUDA™的處理器上以超高效能運作。 CUDA3.0已經開始支援C 和FORTRAN。
範例如下:
docker_Ubuntu16.04下方安裝cuda
(1)下載安裝檔。首先到英偉達官網下載cuda安裝套件:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
(2)更新系統驅動程式
系統設定-軟體和更新-附加驅動-更新nvidia和intel
假如更新驅動出現了循環登入系統的問題,請先卸載驅動,然後使用帶驅動的安裝方法來解決問題(萬用藥)。
此時驅動的卸載方法:由於登陸進入不到圖形使用者介面(GUI),但我們可以進入到文字使用者介面(TUI),在登陸介面狀態下,按Ctrl Alt f1,進入TUI執行
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
然後重新啟動
sudo reboot
(3)cuda安裝
下載的軟體包上傳到自己定義的目錄後執行下面命令
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
然後用一本書的書角壓住回車鍵,直到服務條款顯示到100%。接著按下面的步驟選擇
accept
n(不要安裝driver)
# y
y
# y
執行上一個步驟時可能會回報下列錯誤
failed--compilation aborted at ./cuda-installer.pl line 5
解決方法:如下
sudo apt install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libglfw3-dev libgles2-mesa-dev
(4)設定環境變數
開啟主目錄下的.bashrc檔案加入以下路徑,例如我的.bashrc檔案在/home/wangyuanwei下,如果沒有找到,則按Ctrl H鍵顯示隱藏檔案。
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
然后在终端运行: cat /usr/local/cuda/version.txt
則顯示:
CUDA Version 9.0.176
cuda安裝成功
推薦學習:《docker影片教學》
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Docker和Kubernetes的關係是:Docker用於打包應用,Kubernetes用於編排和管理容器。 1.Docker通過容器技術簡化應用打包和分發。 2.Kubernetes管理容器,確保高可用性和可擴展性。它們結合使用可提升應用部署和管理效率。

Docker通過容器技術解決了軟件在不同環境中運行一致性的問題。其發展歷程從2013年至今,推動了雲計算生態系統的演進。 Docker利用Linux內核技術實現進程隔離和資源限制,提高了應用的可移植性。在開發和部署中,Docker提升了資源利用率和部署速度,支持DevOps和微服務架構,但也面臨鏡像管理、安全性和容器編排的挑戰。

Docker和虛擬機各有優缺點,選擇應根據具體需求。 1.Docker輕量、快速,適合微服務和CI/CD,啟動快,資源佔用少。 2.虛擬機提供高隔離性和多操作系統支持,但資源消耗大,啟動慢。

Docker架構的核心概念是容器和鏡像:1.鏡像是容器的藍圖,包含應用及其依賴。 2.容器是鏡像的運行實例,基於鏡像創建。 3.鏡像由多個只讀層組成,容器運行時添加可寫層。 4.通過Linux命名空間和控制組實現資源隔離和管理。

Docker通過容器化技術簡化了應用程序的構建、部署和運行。 1)Docker是一個開源平台,使用容器技術打包應用及其依賴,確保跨環境一致性。 2)鏡像和容器是Docker的核心,鏡像為應用的可執行包,容器為鏡像的運行實例。 3)Docker的基本用法如運行Nginx服務器,高級用法如使用DockerCompose管理多容器應用。 4)常見錯誤包括鏡像下載失敗和容器啟動失敗,調試技巧包括查看日誌和檢查端口。 5)性能優化和最佳實踐包括鏡像優化、資源管理和安全性提升。

使用Kubernetes和Docker部署容器化應用的步驟包括:1.構建Docker鏡像,使用Dockerfile定義應用鏡像並推送到DockerHub。 2.在Kubernetes中創建Deployment和Service來管理和暴露應用。 3.使用HorizontalPodAutoscaler實現動態擴展。 4.通過kubectl命令調試常見問題。 5.優化性能,定義資源限制和請求,並使用Helm管理配置。

Docker是一個開源平台,用於開發、打包和運行應用程序,通過容器化技術解決應用在不同環境中的一致性問題。 1.構建鏡像:通過Dockerfile定義應用環境和依賴,使用dockerbuild命令構建。 2.運行容器:使用dockerrun命令從鏡像啟動容器。 3.管理容器:通過dockerps、dockerstop、dockerrm等命令管理容器生命週期。

如何利用Docker和Linux構建可移植的應用程序?首先,使用Dockerfile容器化應用,然後在Linux環境中管理和部署容器。 1)編寫Dockerfile,將應用及其依賴打包成鏡像。 2)使用dockerbuild和dockerrun命令在Linux上構建和運行容器。 3)通過DockerCompose管理多容器應用,定義服務依賴關係。 4)優化鏡像大小和資源配置,增強安全性,提升應用性能和可移植性。


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