Docker-Nvidia(NVIDIA Container Toolkit)

安装NVIDIA Container Toolkit工具，支持docker使用GPU

目录

1.NVIDIA Container Toolkit 安装1.1 nvidia-docker安装1.2 验证1.2.1 验证安装1.2.2 额外补充

1.NVIDIA Container Toolkit 安装

1.1 nvidia-docker安装

NVIDIA/nvidia-docker

Installing the NVIDIA Container Toolkit - 官方文档

此处使用官方文档所述的apt安装方法(Installing with Apt)，其余方法见官方文档：
step1：Configure the production repository:

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

Optionally, configure the repository to use experimental packages:

sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

step2：Update the packages list from the repository:

sudo apt-get update

step3：Install the NVIDIA Container Toolkit packages:

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

1.2 验证

1.2.1 验证安装

优秀参考文章
1.Docker和Nvidia-docker的安装、测试，及运行GUI应用

启动Docker：

systemctl start dockersystemctl enable docker

检查是否安装成功：

sudo docker version

nvidia给的测试镜像nvidia-docker2，
安装nvidia-docker，重启docker服务:

sudo apt-get install nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

载入一个镜像测试：

sudo docker pull nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

如果出现下图，则nvidia-docker安装成功：

创建容器：

# 基于cuda10.0的镜像创建一个名为Shrimp_ball的容器sudo docker run -idt --name Shrimp_ball --gpus all --shm-size 16G nvidia/cuda:10.0-base

这里有三个重要的参数：
–name: 容器的名称
–gpus: gpu编号，可以通过nvidia-smi查询，不启用gpu可以不写该参数，启用所有gpu可以用all
–shm-size: 共享内存的大小，即为容器中内存的大小，可按照自己的需求进行调节

新建一个容器测试一下：

sudo docker run -it --name test_nvidia_docker --gpus all nvidia/cuda:11.0-base

其中最后的参数是nvidia/cuda:11.0-base是根据我的cuda版本设置的参数，具体可以根据工作站主机的cuda版本进行修改，版本查看旧用nvcc -V查看。

进入容器之后可以跑一下nvidia-smi查看到显卡的驱动，然后就可以在docker里正常使用GPU了。

Error response from daemon: manifest for nvidia/cuda:latest not found: manifest unknown: manifest unknown 错误解决

Docker Hub中的CUDA, CUDAGL和OPENGL镜像已经弃用"latest"标签，可以直接使用:docker pull nvidia/cuda 或者在Dockerfile中指定:FROM nvidia/cuda:latest 都会出现Error response from daemon: manifest for nvidia/cuda:latest not found: manifest unknown: manifest unknown

解决方法：
在supported-tags中找到与自己系统对应的cuda版本，并将nvidia/cuda:latest中的latest改成对应的版本

如：Error response from daemon

优秀参考资料：
1.docker学习笔记（9）：nvidia-docker安装、部署与使用

1.2.2 额外补充

拉取Nvidia/cuda官方镜像：docker pull nvidia/cuda:10.0-base
NVIDIA官方提供的docker镜像nvidia/cuda，里面已经编译安装了cuda,但需完善并安装cudnn.注意:这里的cuda版本要跟宿主机显卡驱动匹配.（本次安装的版本是cuda10.0）

生成容器：nvidia-docker run -it --runtime=nvidia -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录 --name 容器名 镜像名 /bin/bash

创建镜像完毕后，进入镜像，输入nvidia-smi，如果输出下图中绿框内的指令，则表明自己的cuda容器创建成功。