Ubuntu安装Nvidia-Docker

安装前提:

(1)已经在宿主机安装好了docker,可执行docker -v命令验证;

(2)已经在宿主机上安装好了nvidia驱动,可执行nvidia-smi验证。

安装Nvidia-Docker:

# 添加Nvidia-Docker的GPG key
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

# 添加Nvidia-Docker的repository
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

# 更新apt-get
sudo apt-get update

# 安装Nvidia-Docker
# 方法一:
# 安装Nvidia-Docker, Nvidia-Docker有两个版本,版本2为新版,此处安装的为版本2
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
/
# 方法二:
# 或者直接安装nvidia-container-toolkit,nvidia-container-toolkit是一组软件包,
# 它们包括一个容器运行时库和一些工具,可以自动配置容器来利用NVIDIA GPU。
# 它支持不同的容器引擎,如Docker、containerd、LXC、Podman等。(推荐)
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

# docker服务重新启动
sudo systemctl restart docker

测试(有nvidia-smi显卡信息输出表示安装成功):

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:${根据nvidia-smi & docker-hub nvidia官方查询得到} nvidia-smi

# 例如 cuda:11.7.1-base-ubuntu20.04
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.7.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi
### 安装NVIDIA-DockerUbuntu上的逐步指南 #### 准备工作 确保系统已更新至最新状态并安装必要的依赖包[^1]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install -y curl gnupg2 ca-certificates lsb-release ubuntu-keyring ``` #### 配置Docker源与密钥 添加官方GPG密钥以及配置稳定版仓库地址。 ```bash curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null ``` #### 安装Docker CE 通过APT命令来完成Docker社区版本的部署操作。 ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` #### 设置nvidia-container-runtime作为默认运行时环境 编辑`/etc/default/docker`文件,在其中加入如下内容以便让Docker使用GPU支持的容器运行时引擎。 ```bash DOCKER_OPTS="--default-ulimit nofile=1048576:1048576 --mtu=1450" if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then DOCKER_DEFAULT_RUNTIME=nvidia fi ``` 重启服务使更改生效: ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo service docker restart ``` #### 获取NVIDIA驱动程序及相关工具链 依据硬件型号下载对应版本显卡驱动,并按照提示完成整个过程;之后再获取CUDA Toolkit以及其他开发库。 #### 添加额外软件源用于后续步骤 为了能够顺利取得更多资源,建议先扩充可用镜像列表范围。 ```bash distribution=$(. /etc/os-s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update ``` #### 下载并测试NVIDIA-Docker功能正常与否 最后一步就是验证一切设置无误后能否正常使用带有GPU加速特性的镜像实例化新容器了。 ```bash sudo apt-get install -y nvidia-docker2 sudo systemctl restart docker docker pull nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody docker run --rm --runtime=nvidia --init nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark ```
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