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NVIDIA-Docker详解

一、nvidia-docker训练

nvidia-docker是一款训练深度学习模型时需要的工具,可以更好地利用GPU资源执行深度学习。它允许用户在容器内直接使用GPU。nvidia-docker的优势在于无需安装GPU驱动和CUDA库即可使用。

对于深度学习的训练,除了使用本地安装的操作系统和软件还需要具备强大的计算资源。基于Docker的nvidia-docker提供了GPU的支持,这样我们就可以方便地在集群环境下进行深度学习训练。

下面是一个训练深度学习模型的nvidia-docker示例:

    $ nvidia-docker run --name nvidia-tensorflow -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3

上述命令将创建一个新的容器来使用nvidia-docker,在该容器中可以使用深度学习框架TensorFlow进行训练。容器启动后,在容器内运行TensorFlow的Python脚本即可进行深度学习训练。

二、nvidia-docker安装

使用nvidia-docker进行GPU加速的前提是必须已经安装好Docker。如果已经安装好Docker,则可以按照下面的步骤来安装nvidia-docker:

  1. 卸载旧版的nvidia-docker:
  2.         $ sudo apt-get remove nvidia-docker
        
  3. 添加Docker官方GPG key:
  4.         $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
              sudo apt-key add -
        
  5. 添加nvidia-docker的APT仓库:
  6.         $ 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
        
  7. 更新APT仓库:
  8.         $ sudo apt-get update
        
  9. 安装nvidia-docker:
  10.         $ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
        
  11. 重启Docker:
  12.         $ sudo systemctl restart docker
        
  13. 验证nvidia-docker是否安装成功:
  14.         $ docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
        

三、nvidia-docker评测

下面是一个评测nvidia-docker性能的示例。首先,我们需要安装好nvidia-docker,然后按照下面的步骤进行测试:

  1. 获取nvidia/cuda镜像
  2.         $ docker pull nvidia/cuda
        
  3. 运行nvidia-smi
  4.         $ docker run --gpus all nvidia/cuda nvidia-smi
        
  5. 查看nvidia-smi的输出结果,观察GPU的使用情况。

四、nvidia-docker版本

目前nvidia-docker有两个主要版本:nvidia-docker1和nvidia-docker2。nvidia-docker1仍然可用,但是已经停止维护。因此,建议使用nvidia-docker2。

下面是一个查询nvidia-docker版本的命令:

    $ nvidia-docker version

五、nvidia-docker测评

为了评估nvidia-docker的性能,我们可以使用一些基准测试工具。下面是一个基准测试工具TensorFlow的nvidia-docker测评示例:

    $ nvidia-docker run -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu \
        python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"

六、nvidia-docker启动

启动nvidia-docker的命令如下:

    $ nvidia-docker run --name container-name -it --rm image-name

其中container-name是用户指定的容器名称,image-name是用户想要运行的镜像名称。

七、nvidia-docker原理

nvidia-docker的原理是将本地的nvidia驱动和CUDA库挂载到容器内,从而使容器内可以使用GPU。这样,便不需要在每个容器内安装驱动和CUDA库,从而减少了工作量,提高了效率。

八、nvidia-docker是什么

nvidia-docker是基于Docker的一个工具,用于在容器内使用GPU资源。它无需安装GPU驱动和CUDA库即可使用GPU,从而简化了深度学习训练的流程。

九、nvidia-docker使用教程

下面是一个使用nvidia-docker的示例教程。首先,我们需要安装好nvidia-docker2。然后,按照下面的步骤进行训练深度学习模型:

  1. 获取tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3镜像:
  2.         $ nvidia-docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
        
  3. 启动带GPU支持的容器:
  4.         $ nvidia-docker run --name nvidia-tensorflow -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
        
  5. 在容器内安装必要的软件包:
  6.         $ apt-get update
            $ apt-get install -y wget python3-pip
            $ pip3 install --upgrade pip
            $ pip3 install tensorflow-gpu
        
  7. 在容器内训练模型:
  8.         $ python3 train.py