docker容器怎么使用GPU方法实现

这篇文章主要介绍“docker容器怎么使用GPU方法实现”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“docker容器怎么使用GPU方法实现”文章能帮助大家解决问题。

1、无nvidia-docker

在早期的时候，没有nvidia-docker，可以通过在容器内再部署一遍nvidia GPU驱动解决。同理，其他设备如果想在容器里使用，也可以采用在容器里重新安装一遍驱动解决。

2、nvidia-docker1.0

nvidia-docker是英伟达公司专门用来为docker容器使用nvidia GPU而设计的，设计方案就是把宿主机的GPU驱动文件映射到容器内部使用，可以通过tensorflow生成GPU驱动文件夹。

3、nvidia-docker2.0

nvidia-docker2.0对nvidia-docker1.0进行了很大的优化，不用再映射宿主机GPU驱动了，直接把宿主机的GPU运行时映射到容器即可。启动方式示例：

nvidia-docker run -d -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --name nvidia_docker_test  nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"

4、安装docker-19.03及以上版本

docker19.03及以上版本，已经内置了nvidia-docker，无需再单独部署nvidia-docker了。安装方式如下：

安装docker：

yum install -y yum-utils
yum-config-manager     --add-repo     https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
yum-config-manager --enable docker-ce-nightly
yum-config-manager --enable docker-ce-test
yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
systemctl start docker

安装nvidia-container-toolkit

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo

sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

启动容器：

docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"

进入容器并输入nvidia-smi验证。

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