深入解析dockerrun–gpus

一、dockerrun–gpus的基本介紹

隨着深度學習技術的快速發展，人們對GPU計算的需求越來越大，而使用docker可以幫助我們輕鬆地創建、配置和運行多個應用程序。dockerrun–gpus工具則提供了一種簡單的方法來在Docker容器內使用GPU.

二、使用dockerrun–gpus的具體方法

使用dockerrun–gpus可以通過兩種方式：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

上述命令將在容器內啟動nvidia/cuda:10.0-base鏡像，並使用所有可用的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"]

通過在Dockerfile中設置環境變量NVIDIA_VISIBLE_DEVICES為all，即可使容器內的所有GPU可用。然後可以在CMD命令中指定運行的程序。

三、dockerrun–gpus的特殊配置

在使用dockerrun–gpus時，還可以進行一些特殊的配置：

1. 限制使用特定的GPU

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

上述命令將啟動nvidia/cuda:10.0-base鏡像，並限制使用GPU 1和2進行計算。

2. 在容器內掛載nvidia-container-runtime

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

上述命令將在容器內運行nvidia-container-runtime，該運行時可以自動管理GPU資源。

3. 在使用dockerrun–gpus時，還需要安裝nvidia-container-toolkit和nvidia-docker2。

四、完整示例代碼

以下代碼展示如何使用dockerrun–gpus在Docker容器內運行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，我們指定了使用tensorflow/tensorflow:latest-gpu鏡像，安裝了所需的Python依賴，拷貝了代碼，並設置了啟動命令。

運行命令如下：

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，在容器內啟動bash，設置掛載宿主機當前目錄到容器內的/app目錄，並執行程序。

五、總結

dockerrun–gpus工具可以幫助我們在Docker容器內使用GPU非常便捷，通過本文的介紹，讀者可以了解dockerrun–gpus的基本介紹、使用方法和特殊配置，同時也提供了一個tensorflow程序的完整代碼示例。