docker支持gpu,docker可以通过nvidia-docker2来使用GPU。在daemon.json文件中配置runtime使用nvidia,启动容器后运行nvidia-smi就能看到所有的GPU。
docker挂载 GPU的方法介绍:
使用 nvidia-docker2
简言之,使用 nvidia-docker2,可以不费吹灰之力就能使用到 GPU,仅仅需要配置 runtime 使用 nvidia
cat /etc/docker/daemon.json { "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } }, "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"] }
启动容器之后,运行 nvidia-smi 能看到所有的 GPU 卡:
[root@localhost] docker run -it 98b41a1e975d bash root@6db1dd28459d:/notebooks# nvidia-smi +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 410.79 Driver Version: 410.79 CUDA Version: 10.0 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:8A:00.0 Off | 0 | | N/A 40C P0 57W / 300W | 4053MiB / 16130MiB | 4% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:8B:00.0 Off | 0 | | N/A 38C P0 40W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 2 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:8C:00.0 Off | 0 | | N/A 42C P0 46W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 3 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:8D:00.0 Off | 0 | | N/A 39C P0 40W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 4 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:B3:00.0 Off | 0 | | N/A 39C P0 42W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 5 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:B4:00.0 Off | 0 | | N/A 41C P0 57W / 300W | 7279MiB / 16130MiB | 4% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 6 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:B5:00.0 Off | 0 | | N/A 40C P0 45W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 7 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:B6:00.0 Off | 0 | | N/A 41C P0 44W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| +-----------------------------------------------------------------------------+
通过 NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES 可以加入部分的 library。通过 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 可以只使用某些 GPU 卡
[root@localhost cuda-9.0]# docker run -it --env NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES="compute,utility" --env NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1 98b41a1e975d bash root@97bf127ff83a:/notebooks# nvidia-smi Tue Oct 15 09:29:45 2019 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 410.79 Driver Version: 410.79 CUDA Version: 10.0 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:8A:00.0 Off | 0 | | N/A 39C P0 57W / 300W | 4053MiB / 16130MiB | 3% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:8B:00.0 Off | 0 | | N/A 37C P0 40W / 300W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| +-----------------------------------------------------------------------------+
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Docker是一种基于Linux容器技术的工具,用于打包、分发和运行应用,提升应用的可移植性和可扩展性。1)通过dockerbuild和dockerrun命令,可以构建和运行Docker容器。2)DockerCompose用于定义和运行多容器的Docker应用,简化微服务管理。3)使用多阶段构建可以优化镜像大小,提升应用启动速度。4)查看容器日志是调试容器问题的有效方法。

Docker 容器启动步骤:拉取容器镜像:运行 "docker pull [镜像名称]"。创建容器:使用 "docker create [选项] [镜像名称] [命令和参数]"。启动容器:执行 "docker start [容器名称或 ID]"。检查容器状态:通过 "docker ps" 验证容器是否正在运行。

查看 Docker 日志的方法包括:使用 docker logs 命令,例如:docker logs CONTAINER_NAME使用 docker exec 命令运行 /bin/sh 并查看日志文件,例如:docker exec -it CONTAINER_NAME /bin/sh ; cat /var/log/CONTAINER_NAME.log使用 Docker Compose 的 docker-compose logs 命令,例如:docker-compose -f docker-com

可以通过以下步骤查询 Docker 容器名称:列出所有容器(docker ps)。筛选容器列表(使用 grep 命令)。获取容器名称(位于 "NAMES" 列中)。

在 Docker 中创建容器: 1. 拉取镜像: docker pull [镜像名] 2. 创建容器: docker run [选项] [镜像名] [命令] 3. 启动容器: docker start [容器名]

退出 Docker 容器的四种方法:容器终端中使用 Ctrl D 快捷键容器终端中输入 exit 命令宿主机终端中使用 docker stop <container_name> 命令宿主机终端中使用 docker kill <container_name> 命令(强制退出)

Docker 中将文件拷贝到外部主机的方法:使用 docker cp 命令:执行 docker cp [选项] <容器路径> <主机路径>。使用数据卷:在主机上创建目录,在创建容器时使用 -v 参数挂载该目录到容器内,实现文件双向同步。

在 Docker 中启动 MySQL 的过程包含以下步骤:拉取 MySQL 镜像创建并启动容器,设置根用户密码并映射端口验证连接创建数据库和用户授予对数据库的所有权限


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