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：

卸载旧版的nvidia-docker：

        $ sudo apt-get remove nvidia-docker

添加Docker官方GPG key：

        $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
          sudo apt-key add -

添加nvidia-docker的APT仓库：

        $ 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

更新APT仓库：

        $ sudo apt-get update

安装nvidia-docker：

        $ sudo apt-get install -y nvidia-docker2

重启Docker：

        $ sudo systemctl restart docker

验证nvidia-docker是否安装成功：

        $ 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：

获取nvidia/cuda镜像

        $ docker pull nvidia/cuda

运行nvidia-smi

        $ docker run --gpus all nvidia/cuda nvidia-smi

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：

获取tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3镜像：

        $ nvidia-docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3

启动带GPU支持的容器：

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

在容器内安装必要的软件包：

        $ apt-get update
        $ apt-get install -y wget python3-pip
        $ pip3 install --upgrade pip
        $ pip3 install tensorflow-gpu

在容器内训练模型：

        $ python3 train.py

原创文章，作者：AXNS，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/132340.html