Ubuntu中轻松搞定Nvidia-Docker安装

在 Ubuntu 系统中安装 Nvidia-Docker：加速你的深度学习之旅

在人工智能和深度学习领域，利用 GPU 加速计算已成为常态。对于 Ubuntu 用户来说，Nvidia-Docker 提供了将 GPU 与 Docker 容器无缝集成的绝佳方式。本文将带你踏上在 Ubuntu 系统中安装 Nvidia-Docker 的旅程，一步步轻松搞定！

先决条件

在开始之前，请确保满足以下先决条件：

• Ubuntu 18.04 或更高版本
• 已安装 Docker CE 或 EE
• 具有 CUDA 功能的 Nvidia 显卡
• 已安装 Nvidia 驱动程序

安装 Nvidia-Docker

1. 添加 Nvidia-Docker 仓库

sudo apt-get update
sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common
curl -fsSL https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(lsb_release -cs)
echo "deb https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution /" | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

2. 安装 Nvidia-Docker

sudo apt-get install nvidia-docker2

配置 Docker

1. 启用 Nvidia-Docker 支持

sudo systemctl restart docker

2. 验证安装

sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

如果输出显示了 Nvidia GPU 信息，则表明安装成功。

常见问题排查

1. 出现“No CUDA-capable devices found”错误

• 确保已安装 Nvidia 驱动程序且正确配置。
• 检查是否正确安装了 Nvidia-Docker。

2. Docker 容器无法访问 GPU

• 确保已启用 Nvidia-Docker 支持（如上所述）。
• 检查容器是否已请求 GPU 资源（--gpus all）。

3. 性能问题

• 确保已使用最新版本的 Nvidia 驱动程序。
• 检查系统资源（CPU、内存、GPU 利用率）。

代码示例

# 创建一个带 GPU 的 Docker 容器
docker run --gpus all -it --rm nvidia/cuda:11.0-base bash

# 在容器内安装 PyTorch 和 CUDA Toolkit
pip install torch torchvision torchaudio
conda install pytorch cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia

结语

恭喜你，你现在已成功地在 Ubuntu 系统中安装了 Nvidia-Docker。这将为你开启一个全新的大门，助你深度学习之旅更加顺畅。充分利用 GPU 加速，探索人工智能和深度学习世界的无限可能！

常见问题解答

1. 为什么需要 Nvidia-Docker？
   Nvidia-Docker 将 GPU 与 Docker 容器无缝集成，让你能够在 Docker 环境中充分利用 GPU 加速。

2. 有哪些常见的 Nvidia-Docker 问题？
   常见的 Nvidia-Docker 问题包括“No CUDA-capable devices found”错误、Docker 容器无法访问 GPU 以及性能问题。

3. 如何解决“No CUDA-capable devices found”错误？
   确保已安装 Nvidia 驱动程序并正确配置，且 Nvidia-Docker 已正确安装。

4. 如何授予 Docker 容器访问 GPU 的权限？
   在创建容器时，使用 --gpus all 标志来请求 GPU 资源。

5. 如何优化 Nvidia-Docker 性能？
   确保使用最新版本的 Nvidia 驱动程序并监视系统资源，以优化性能。