docker中能安装cuda;将下载的软件包上传到指定的目录后执行“sudo sh cuda_下载的版本_linux.run”进行安装即可,cuda是显卡厂商NVIDIA退出的运算平台,安装完成后可以利用“nvidia-smi”查看安装的cuda版本。
本教程操作环境:linux7.3系统、docker19.03版、Dell G3电脑。
docker能装cuda
CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。
示例如下:
docker_Ubuntu16.04下安装cuda
(1)下载安装文件。首先去英伟达官网下载cuda安装包:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
(2)更新系统驱动
系统设置-软件和更新-附加驱动-更新nvidia和intel
假如更新驱动出现了循环登录系统的问题,请先卸载驱动,然后使用带驱动的安装方法来解决问题(万能药)。
此时驱动的卸载方法:由于登陆进入不到图形用户界面(GUI),但我们可以进入到文本用户界面(TUI),在登陆界面状态下,按Ctrl + Alt + f1,进入TUI执行
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
然后重启
sudo reboot
(3)cuda安装
下载的软件包上传到自己定义的目录后执行下面命令
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
然后用一本书的书角压住回车键,直到服务条款显示到100%。接着按下面的步骤选择
accept
n(不要安装driver)
y
y
y
在执行上一步时可能会报以下错误
failed--compilation aborted at ./cuda-installer.pl line 5
解决方法: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)设置环境变量
打开主目录下的 .bashrc文件添加如下路径,例如我的.bashrc文件在/home/wangyuanwei下,如果没有找到,则按Ctrl+H键显示隐藏文件。
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
则显示:
CUDA Version 9.0.176
cuda安装成功
推荐学习:《docker视频教程》
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在小型项目或开发环境中选择Docker,在大型项目或生产环境中选择Kubernetes。1.Docker适合快速迭代和测试,2.Kubernetes提供强大的容器编排能力,适合管理和扩展大型应用。

Docker在Linux上重要,因为Linux是其原生平台,提供了丰富的工具和社区支持。1.安装Docker:使用sudoapt-getupdate和sudoapt-getinstalldocker-cedocker-ce-clicontainerd.io。2.创建和管理容器:使用dockerrun命令,如dockerrun-d--namemynginx-p80:80nginx。3.编写Dockerfile:优化镜像大小,使用多阶段构建。4.优化和调试:使用dockerlogs和dockerex

Docker是容器化工具,Kubernetes是容器编排工具。1.Docker打包应用及其依赖成容器,可在任何支持Docker的环境中运行。2.Kubernetes管理这些容器,实现自动化部署、扩展和管理,使应用高效运行。

Docker的目的是简化应用部署,通过容器化技术确保应用在不同环境中一致运行。1)Docker通过将应用和依赖打包到容器中,解决了环境差异问题。2)使用Dockerfile创建镜像,确保应用在任何地方一致运行。3)Docker的工作原理基于镜像和容器,利用Linux内核的命名空间和控制组实现隔离和资源管理。4)基本用法包括从DockerHub拉取并运行镜像,高级用法涉及使用DockerCompose管理多容器应用。5)常见错误如镜像构建失败和容器无法启动,可通过日志和网络配置调试。6)性能优化建

在Ubuntu、CentOS和Debian上安装和使用Docker的方法各有不同。1)Ubuntu:使用apt包管理器,命令为sudoapt-getupdate&&sudoapt-getinstalldocker.io。2)CentOS:使用yum包管理器,需添加Docker仓库,命令为sudoyuminstall-yyum-utils&&sudoyum-config-manager--add-repohttps://download.docker.com/lin

在Linux上使用Docker可以提高开发效率和简化应用部署。1)拉取Ubuntu镜像:dockerpullubuntu。2)运行Ubuntu容器:dockerrun-itubuntu/bin/bash。3)创建包含nginx的Dockerfile:FROMubuntu;RUNapt-getupdate&&apt-getinstall-ynginx;EXPOSE80。4)构建镜像:dockerbuild-tmy-nginx.。5)运行容器:dockerrun-d-p8080:80

Docker在Linux上可以简化应用部署和管理。1)Docker是容器化平台,将应用及其依赖打包进轻量、可移植容器。2)在Linux上,Docker利用cgroups和namespaces实现容器隔离和资源管理。3)基本用法包括拉取镜像和运行容器,高级用法如DockerCompose可定义多容器应用。4)调试常用dockerlogs和dockerexec命令。5)性能优化可通过多阶段构建减小镜像大小,保持Dockerfile简洁是最佳实践。

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。


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