OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU

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原文链接：如何在 Docker 容器中使用 GPU

 在计算机上配置 GPU 可能非常困难。配置步骤会根据计算机的操作系统和计算机所具有的 NVIDIA GPU 类型而变化。更难的是，当 Docker 启动容器时，它几乎需要从头开始。

    有些东西（比如 CPU 驱动程序）是预先为您配置的，但当您运行 docker 容器时，GPU 并未配置。幸运的是，您找到了这里解释的解决方案。它被称为NVIDIA Container Toolkit。

    在本文中，我们将介绍在 Docker 容器内访问机器 GPU 所需的步骤。

Docker GPU 错误

    当您尝试在 Docker 中运行需要 GPU 的容器时，您可能会收到以下列出的任何错误。这些错误表明 Docker 和 Docker Compose 无法连接到您的 GPU。

    以下是您可能会遇到的一些错误：

让 Docker 使用你的 GPU

    如果您遇到任何类似于上述列出的错误，以下步骤将帮助您解决它们。让我们逐步讨论您需要做什么才能允许 Docker 使用您的 GPU。

    在基础机器上安装 NVIDIA GPU 驱动程序

    首先，您必须在基础机器上安装 NVIDIA GPU 驱动程序，然后才能在 Docker 中使用 GPU。

    如前所述，由于操作系统、NVIDIA GPU 和 NVIDIA GPU 驱动程序的分布过多，这可能很困难。您将运行的确切命令将根据这些参数而有所不同。

    如果您使用 NVIDIA TAO 工具包，我们有关于如何构建和部署自定义模型的指南。

    以下资源可能有助于您配置计算机上的 GPU：

    NVIDIA 官方工具包文档

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html?ref=blog.roboflow.com

    在 Ubuntu 上安装 NVIDIA 驱动程序指南

https://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-ubuntu-18-04-bionic-beaver-linux?ref=blog.roboflow.com

    从命令行安装 NVIDIA 驱动程序

https://www.cyberciti.biz/faq/ubuntu-linux-install-nvidia-driver-latest-proprietary-driver/?ref=blog.roboflow.com