目录1、无nvidia-Docker2、nvidia-docker1.03、nvidia-docker2.04、安装docker-19.03及以上版本为了使docker容器可以使用n
为了使docker容器可以使用nvidia-docker,可以有如下几种办法：
在早期的时候，没有nvidia-docker，可以通过在容器内再部署一遍nvidia GPU驱动解决。同理，其他设备如果想在容器里使用，也可以采用在容器里重新安装一遍驱动解决。
nvidia-docker是英伟达公司专门用来为docker容器使用nvidia GPU而设计的，设计方案就是把宿主机的GPU驱动文件映射到容器内部使用，可以通过Tensorflow生成GPU驱动文件夹。
nvidia-docker2.0对nvidia-docker1.0进行了很大的优化，不用再映射宿主机GPU驱动了，直接把宿主机的GPU运行时映射到容器即可。启动方式示例：
nvidia-docker run -d -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --name nvidia_docker_test nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
docker19.03及以上版本，已经内置了nvidia-docker，无需再单独部署nvidia-docker了。安装方式如下：
安装docker：
yum install -y yum-utils
yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/Centos/docker-ce.repo
yum-config-manager --enable docker-ce-nightly
yum-config-manager --enable docker-ce-test
yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
systemctl start docker
安装nvidia-container-toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L Https://nvidia.GitHub.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker启动容器：
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
进入容器并输入nvidia-smi验证。
到此这篇关于docker容器使用GPU方法实现的文章就介绍到这了,更多相关docker使用GPU内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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本文标题: docker容器使用GPU方法实现
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