docker支援gpu麼
docker支援gpu,docker可以透過nvidia-docker2來使用GPU。在daemon.json檔案中配置runtime使用nvidia,啟動容器後執行nvidia-smi就能看到所有的GPU。
docker掛載GPU的方法介紹:
使用nvidia-docker2
簡言之,使用 nvidia-docker2,可以不費吹灰之力就能使用到GPU,僅僅需要設定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"] }
啟動容器之後,執行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 | |=============================================================================| +-----------------------------------------------------------------------------+
透過 NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES 可以加入部分的library。透過 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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退出 Docker 容器的四種方法:容器終端中使用 Ctrl D 快捷鍵容器終端中輸入 exit 命令宿主機終端中使用 docker stop <container_name> 命令宿主機終端中使用 docker kill <container_name> 命令(強制退出)

Docker 容器啟動步驟:拉取容器鏡像:運行 "docker pull [鏡像名稱]"。創建容器:使用 "docker create [選項] [鏡像名稱] [命令和參數]"。啟動容器:執行 "docker start [容器名稱或 ID]"。檢查容器狀態:通過 "docker ps" 驗證容器是否正在運行。

Docker 中將文件拷貝到外部主機的方法:使用 docker cp 命令:執行 docker cp [選項] <容器路徑> <主機路徑>。使用數據卷:在主機上創建目錄,在創建容器時使用 -v 參數掛載該目錄到容器內,實現文件雙向同步。

重啟 Docker 容器的方法:獲取容器 ID(docker ps);停止容器(docker stop <container_id>);啟動容器(docker start <container_id>);驗證重啟成功(docker ps)。其他方法:Docker Compose(docker-compose restart)或 Docker API(參考 Docker 文檔)。

可以通過以下步驟查詢 Docker 容器名稱:列出所有容器(docker ps)。篩選容器列表(使用 grep 命令)。獲取容器名稱(位於 "NAMES" 列中)。

在 Docker 中啟動 MySQL 的過程包含以下步驟:拉取 MySQL 鏡像創建並啟動容器,設置根用戶密碼並映射端口驗證連接創建數據庫和用戶授予對數據庫的所有權限

在 Docker 中創建容器: 1. 拉取鏡像: docker pull [鏡像名] 2. 創建容器: docker run [選項] [鏡像名] [命令] 3. 啟動容器: docker start [容器名]

查看 Docker 日誌的方法包括:使用 docker logs 命令,例如:docker logs CONTAINER_NAME使用 docker exec 命令運行 /bin/sh 並查看日誌文件,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
