安裝NVIDIA-DOCKER

nvidia-gpu-docker

一、宿主機(jī)安裝Cuda

1.1 nouveau 驅(qū)動(dòng)問(wèn)題

nouveau 是系統(tǒng)自帶的一個(gè)顯示驅(qū)動(dòng)程序睁宰,需要先將其禁用肪获,然后再進(jìn)行下一步操作,否則在安裝顯卡驅(qū)動(dòng)時(shí)柒傻,會(huì)提示:You appear to be running an X server …孝赫,然后安裝失敗。分別打開(kāi)如下兩個(gè)文件(如果沒(méi)有就創(chuàng)建一個(gè))红符,并在其中輸入如下兩句青柄,然后保存。

vim /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf
vim /lib/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

1.2 GCC問(wèn)題

太容易忽略

1.3Kernel問(wèn)題

# 資料 https://unix.stackexchange.com/questions/115289/driver-install-kernel-source-not-found
yum -y install kernel-devel kernel-header

二预侯、Docker 安裝

2.1 Ubuntu安裝

# 直接這么安裝,別折騰了萎馅。
apt install docker 

2.2 Centos安裝

# 別折騰了 哥
yum install docker

三双戳、NVIDIA-DOCKER

3.1 Ubuntu 14.04/16.04/18.04, Debian Jessie/Stretch

Ubuntu will install docker.io by default which isn't the latest version of Docker Engine. This implies that you will need to pin the version of nvidia-docker. See more information here.

# If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers
docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge -y nvidia-docker

# Add the package repositories
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
  sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

# Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

# Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

3.2 CentOS 7 (docker-ce), RHEL 7.4/7.5 (docker-ce), Amazon Linux 1/2

If you are not using the official docker-ce package on CentOS/RHEL, use the next section.

# If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers
docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo yum remove nvidia-docker

# Add the package repositories
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

# Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration
sudo yum install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

# Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

If yum reports a conflict on /etc/docker/daemon.json with the docker package, you need to use the next section instead.

For docker-ce on ppc64le, look at the FAQ.

3.3 CentOS 7 (docker), RHEL 7.4/7.5 (docker)

# If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers
docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo yum remove nvidia-docker

# Add the package repositories
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.repo | \
  sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-runtime.repo

# Install the nvidia runtime hook
sudo yum install -y nvidia-container-runtime-hook

# Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
# You can't use `--runtime=nvidia` with this setup.
docker run --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

3.4 Docker與當(dāng)前Nvidia-docker版本不一致

查找可安裝的nvidia docker版本

yum search --showduplicates nvidia-docker

最終輸出結(jié)果是下面這張圖:

查找可安裝的nvidia docker版本

yum search --showduplicates nvidia-docker1

最終輸出結(jié)果是下面這張圖:

這里寫圖片描述

大家可以從中選擇自己需要安裝的nvidia docker版本,這里我安裝的是docker1.12.6版本的糜芳。因此我選擇安裝倒數(shù)第一個(gè)版本的nvidia docker飒货。

可以去參考資料1去看博客.

3.5 參考資料

1. Nvidia-Docker安裝使用 -- 可使用GPU的Docker容器

2. NVIDIA-DOCKER-GITHUB

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
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