英伟达

给数据科学家提供最好的工作工具是非常困难的。他们的电脑上几乎需要有所有的功能，如极致的性能，最新的软件，以及随心所欲的试验。 我们为此开发了一套满足上述所有需求的方案，并且避免了经常困扰系统管理员和开发团队构建系统的重复性劳动。 tl;dr - 环境创建代码已经上传至Github上。 它目前仍然是完善中的实验品，但是已经可以工作。因为它的许多工具目前都还在软件生存周期的早期，所以它日后会越来越好。 告别云 对于计算密集型业务，公有云的托管费用高的令人望而却步。一个AWS上高性能的跑在GPU上的虚拟机大概要超过正常价格20倍的费用，以日计费会更贵。年费大约是25,000美元。 内部部署的虚拟服务器会相对便宜点，但是并没有对这些科学计算的用例而针对性调整，并且也不是共享环境友好的。 当然，还有其他一些问题… … 你好，老朋友 你身边的服务器又回来了，并且比以往更好。Nvidia在2015年发布了“Dev Box”，一种数据科学家的梦想机器。虽然它有一点点小贵，大概15,000美元。 Andrej Karpathy 创建了一个相对完美并且廉价的家庭套装。并且它可以扩展到和Nvidia的机器同样的性能。我们的产品相当类似，并且给它找了个好地方，就在桌子的右下角。 开发即产品 现在你已经有了合适的硬件。然后你可以参照Nvidia的指示文档来安装和配置所需的所有软件

docker 使用GPU最简单的方式是利用nvidia-docker，然而docker 1.12.6在安装nvidia-docker2的过程中，会出现冲突： Transaction check error: file /etc/docker/daemon.json from install of nvidia-docker2-2.0.2-1.docker1.12.6.noarch conflicts with file from package docker-2:1.12.6-71.git3e8e77d.el7.x86_64 其实，在容器内使用GPU并不需要安装nvidia-docker2，只需要安装nvidia-container-runtime，并在/etc/docker/daemon.json中配置好，就可以了。 下面在Centos 7.4 环境下，系统已安装docker 1.12.6（安装方法见： Centos 7.4安装、配置指定版本的Docker ）的情况下，安装nvidia-container-runtime，然后在容器中运行GPU。 1. 添加包repositories： $ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) $ curl -s -L https://nvidia.github.io

转载自： 基于docker的GPU测试方法 作者: yanyun 时间: August 5, 2017 分类: NVIDIA GPU http://linuxperformance.top/ 基于docker的GPU测试方法 如果使用容器的方式，我们可以打包应用及相关测试套件、依赖包及测试数据到一个可移植的容器中。可以大幅简化测试环境搭建过程，缩短测试周期。 具体使用可以参考： https://docs.docker.com/ https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/nvidia-docker-gpu-server-application-deployment-made-easy/ 安装参考：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation 来源： CSDN 作者： badman250 链接： https://blog.csdn.net/notbaron/article/details/76711135

docker中使用gpu需要安装相关的插件环境。 系统环境： 操作系统：Ubuntu 16.04 64位 gpu: nvidia p100 需要的软件： cuda driver nvidia-docker 安装步骤： cuda driver cuda driver包括了cuda工具包和nvidia driver 安装方式 1.Package安装 2.Runfile安装 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载安装，安装方式参看官网 cuda driver验证： cat /proc/driver/nvidia/version 安装成功显示： NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 410.66 Wed Oct 10 12:01:53 CDT 2018 GCC version: gcc version 5.4.0 20160609 (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.11) nvidia-docker nvidia-docker是一个可以使用gpu的docker，是在docker上做了一层封装，实现了container和host之间cuda连接 安装方式 # If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to

安装背景 AI如雨后春笋般的出现，DEVOPS的理论不断深入。所有高大上的开源产品都支持两个环境：docker 和Linux。本文主要讲解怎么在一台安装了GPU的centos7 环境安装tensorflow docker镜像。国内就几个大厂的同学可以享受这种高级环境待遇，如果您有该环境建议尝试起来吧，毕竟AI可以让我们多一项skill。 安装nvidia-docker nvidia 对docker进行了一层封装，可以支持nivdia 的cpu。 具体的安装过程可以参考： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 安装玩以后使用nvidia配置的命令： [root@~] # nvidia- nvidia-bug-report.sh nvidia-debugdump nvidia-installer nvidia-settings nvidia-xconfig nvidia-cuda-mps-control nvidia-docker nvidia-modprobe nvidia-smi nvidia-cuda-mps- server nvidia-docker-plugin nvidia-persistenced nvidia-uninstall 如果有下面的错误

本来以为这周关于gpu的运行又要搞不定了，结果昨天，也就是周五下午，终于搞定了，内心很开森有木有，一周了，终于over了，下来我来说下我的做法。还有我要说下，没事要多去github上灌灌水，收获还是颇多的，说不定就能解决困扰好久的问题。再次感谢各位大神的分享。 首先介绍下nvidia-docker，这是一个可以使用gpu的docker，我的理解是nvidia-docker是在docker上做了一层封装，具体还是要看源码的。通过 nvidia-docker-plugin，最终还是转回调用到docker上，只不过为docker的启动带了一些必要的参数。这个是同事看nvidia-docker底层源码告诉我的。 docker一般都是使用基于cpu的应用，而如果是gpu的话，就需要安装特有的硬件环境，比如需要安装nvidia driver。所以docker容器并不直接支持nvidia gpu。为了解决这个问题，最早的处理办法是在容器内部，全部重新安装nvidia driver，然后通过设置相应的设备参数来启动container，然而这种办法是很脆弱的。因为宿主机的driver的版本必须完全匹配容器内的driver版本，这样导致docker image无法共享，很可能本地机器的不一致导致每台机器都需要去重复操作，这很大的违背了docker的设计之初。 为了使docker

一、环境准备 1.安装CUDA、cudnn 首先确定显卡是否能GPU加速，查看显卡版本下载对应的驱动 CUDA和cudnn必须在宿主机中安装而不是在镜像中 之后下载CUDA、与cudnn 具体下载方式网上很多 安装时一定要先确定你要安装的tensorflow-gpu版本 例：我安装的是tensorflow-gpu 1.8.0 所以对应-CUDA 9.0 与cudnn 7.0 之前因为安装了9.1又安回9.0的时候出了很多问题 所以最好一次到位 cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 2.docker安装 1.docker版本用的是docker-ce_18.06.0_ce_3-0 有时候docker对版本还是挺敏感的 2.就是我踩的大坑 nvidia-docker 当时就觉得docker和nvidia-docker是一个东西所以就只按了docker 只有安装了nvidia-docker 才能把宿主机的cuda和cudnn映射到docker镜像中 当时报的错是在镜像中x86_64-linux-gnu中少了很多cuda相关共享库 3.Tensorflow-gpu-1.8.0 1.docker pull

目录 引入 背景 服务器配置 方案决策 为什么选择这个方案 安装步骤 概述 接下来要注意的问题 安装Ubuntu16.04 LTS 宿主机换apt源 禁止Linux内核更新 安装显卡驱动 安装Docker 安装nvidia-docker2 加入docker组 Docker换源，换存储路径，限制容器日志大小 安装Shipyard中文版 创建容器 配置容器环境 解决中文乱码 打包为镜像 使用Dockerfile构建镜像 新建容器 附：实验室使用的最新版镜像 尾言 存在的问题 参考 引入 背景 实验室已有一台GPU服务器由学长管理，BOSS新购了一台服务器并希望能够像已有的那个服务器一样，让多人共同使用GPU资源而不相互干扰，同时系统资源分配比较灵活。经过一番考虑和踩坑，终于完美搭建GPU平台，记录下以供后人参考。 服务器配置 CPU: I7-9700K 主板: 微星Z390 gaming pro carbon 内存: 海盗船16G DDR4 3200MHZ x2 固态: Intel 760P 1T NVME固态 机械: 希捷2T 显卡: 技嘉2080Ti WF3 x4 方案决策 宿主机选择Ubuntu16.04 LTS，引导方式为UEFI，1T固态挂载点为 / ，2T机械挂载点为 /home 。 虚拟机容器选择Docker，为了支持在虚拟机中使用GPU资源，使用nvidia

导读 通过提供独立的执行环境而不需要整个虚拟机的开销，容器已经成为大规模部署应用程序的很有吸引力的选择。 Docker让容器变得易于使用，因此受到欢迎。通过使多个工程团队能够利用自己的配置进行开发、对齐基准或部署可扩展的微服务架构，容器在各个地方都有用。 基于GPU的应用程序，正在迅速成为标准工作流程的一部分，特别是在深度学习领域。 这些应用程序在容器化应用程序中的部署、测试和基准测试已经迅速成为公认的惯例。 但Docker容器的本地实现不支持NVIDIA GPU，这就是为什么我们开发了nvidia-docker插件。 在这里，笔者会告诉你如何使用它。 Nvidia-docker NVIDIA GPU要求内核模块和用户级库来被识别并用于计算。有一个解决这个问题的办法，但需要安装Nvidia驱动程序和对应于NVIDIA GPU字符设备的映射。但是，如果主机的Nvidia驱动程序已更改，则安装在容器内的驱动程序版本将不再兼容，因此会中断主机上的容器使用。这违背了容器的主要特征，即可移动性。但是使用Nvidia Docker，可以无缝地配置一个GPU设备可见的容器，并准备好执行基于GPU的应用程序。 Nvidia关于nvidia-docker的博客强调了使用便携式GPU容器的两个关键点： ——与驱动程序无关的CUDA镜像 ——Docker命令行包装器

提要: 记录手动搭建GPU版PyTorch Docker镜像的过程。本地主机已经装好了显卡驱动，CUDA, cuDNN， 因此不再累述。本篇博客覆盖以下内容： Docker常用命令 搭建GPU版PyTorch镜像 Docker常用命令 ubuntu安装步骤 $ apt- get update $ apt- get -y install docker.io # 检查Docker服务的状态 $ service docker.io status # 一般显示 docker.io start/running, process xxxxx # # 把Docker安装为自启动服务，让它随服务器的启动而自动运行 update-rc.d docker.io defaults # # 测试Docker安装成功 docker run hello-world # 如果本地没有hello-world镜像，会自动拉去一个 Docker常用命令 ### 显示版本信息 (与python, nvcc相比少了两个‘--’） $ docker version ### 了解当前Docker的使用状态（当前容器，镜像数目信息，存储空间占用信息， # OS内核版本， 发行版本， 硬件资源等） $ docker info ### 拉去一个镜像 ( xxxx 表示某个镜像名字，） $ docker pull xxxx # e