深入解析dockerrun--gpus

一、dockerrun--gpus的基本介绍

随着深度学习技术的快速发展，人们对GPU计算的需求越来越大，而使用docker可以帮助我们轻松地创建、配置和运行多个应用程序。dockerrun--gpus工具则提供了一种简单的方法来在Docker容器内使用GPU.

二、使用dockerrun--gpus的具体方法

使用dockerrun--gpus可以通过两种方式：命令行和Dockerfile。

命令行使用方式示例：

$ docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

上述命令将在容器内启动nvidia/cuda:10.0-base镜像，并使用所有可用的GPU。

Dockerfile使用方式示例：

FROM nvidia/cuda:10.0-base

ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all

COPY program.py .

CMD ["python", "./program.py"]

通过在Dockerfile中设置环境变量NVIDIA_VISIBLE_DEVICES为all，即可使容器内的所有GPU可用。然后可以在CMD命令中指定运行的程序。

三、dockerrun--gpus的特殊配置

在使用dockerrun--gpus时，还可以进行一些特殊的配置：

1. 限制使用特定的GPU

$ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

上述命令将启动nvidia/cuda:10.0-base镜像，并限制使用GPU 1和2进行计算。

2. 在容器内挂载nvidia-container-runtime

$ docker run --runtime=nvidia nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

上述命令将在容器内运行nvidia-container-runtime，该运行时可以自动管理GPU资源。

3. 在使用dockerrun--gpus时，还需要安装nvidia-container-toolkit和nvidia-docker2。

四、完整示例代码

以下代码展示如何使用dockerrun--gpus在Docker容器内运行tensorflow程序：

# Dockerfile
FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "main.py"]

在此Dockerfile中，我们指定了使用tensorflow/tensorflow:latest-gpu镜像，安装了所需的Python依赖，拷贝了代码，并设置了启动命令。

运行命令如下：

docker run -it --rm --gpus all -v $(pwd):/app tensorflow-gpu bash
cd /app && python main.py

其中，--gpus all表示使用所有可用的GPU，在容器内启动bash，设置挂载宿主机当前目录到容器内的/app目录，并执行程序。

五、总结

dockerrun--gpus工具可以帮助我们在Docker容器内使用GPU非常便捷，通过本文的介绍，读者可以了解dockerrun--gpus的基本介绍、使用方法和特殊配置，同时也提供了一个tensorflow程序的完整代码示例。