NVIDIA-Docker詳解

一、nvidia-docker訓練

nvidia-docker是一款訓練深度學習模型時需要的工具，可以更好地利用GPU資源執行深度學習。它允許用戶在容器內直接使用GPU。nvidia-docker的優勢在於無需安裝GPU驅動和CUDA庫即可使用。

對於深度學習的訓練，除了使用本地安裝的操作系統和軟件還需要具備強大的計算資源。基於Docker的nvidia-docker提供了GPU的支持，這樣我們就可以方便地在集群環境下進行深度學習訓練。

下面是一個訓練深度學習模型的nvidia-docker示例：

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

上述命令將創建一個新的容器來使用nvidia-docker，在該容器中可以使用深度學習框架TensorFlow進行訓練。容器啟動後，在容器內運行TensorFlow的Python腳本即可進行深度學習訓練。

二、nvidia-docker安裝

使用nvidia-docker進行GPU加速的前提是必須已經安裝好Docker。如果已經安裝好Docker，則可以按照下面的步驟來安裝nvidia-docker：

1. 卸載舊版的nvidia-docker：

        $ sudo apt-get remove nvidia-docker
    

2. 添加Docker官方GPG key：

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

3. 添加nvidia-docker的APT倉庫：

        $ 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
    

4. 更新APT倉庫：

        $ sudo apt-get update
    

5. 安裝nvidia-docker：

        $ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
    

6. 重啟Docker：

        $ sudo systemctl restart docker
    

7. 驗證nvidia-docker是否安裝成功：

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

三、nvidia-docker評測

下面是一個評測nvidia-docker性能的示例。首先，我們需要安裝好nvidia-docker，然後按照下面的步驟進行測試：

1. 獲取nvidia/cuda鏡像

        $ docker pull nvidia/cuda
    

2. 運行nvidia-smi

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

3. 查看nvidia-smi的輸出結果，觀察GPU的使用情況。

四、nvidia-docker版本

目前nvidia-docker有兩個主要版本：nvidia-docker1和nvidia-docker2。nvidia-docker1仍然可用，但是已經停止維護。因此，建議使用nvidia-docker2。

下面是一個查詢nvidia-docker版本的命令：

    $ nvidia-docker version

五、nvidia-docker測評

為了評估nvidia-docker的性能，我們可以使用一些基準測試工具。下面是一個基準測試工具TensorFlow的nvidia-docker測評示例：

    $ 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啟動

啟動nvidia-docker的命令如下：

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

其中container-name是用戶指定的容器名稱，image-name是用戶想要運行的鏡像名稱。

七、nvidia-docker原理

nvidia-docker的原理是將本地的nvidia驅動和CUDA庫掛載到容器內，從而使容器內可以使用GPU。這樣，便不需要在每個容器內安裝驅動和CUDA庫，從而減少了工作量，提高了效率。

八、nvidia-docker是什麼

nvidia-docker是基於Docker的一個工具，用於在容器內使用GPU資源。它無需安裝GPU驅動和CUDA庫即可使用GPU，從而簡化了深度學習訓練的流程。

九、nvidia-docker使用教程

下面是一個使用nvidia-docker的示例教程。首先，我們需要安裝好nvidia-docker2。然後，按照下面的步驟進行訓練深度學習模型：

1. 獲取tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3鏡像：

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

2. 啟動帶GPU支持的容器：

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

3. 在容器內安裝必要的軟件包：

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

4. 在容器內訓練模型：

        $ python3 train.py