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我也要
最近在部署深度学习模型，用到Docker，在推理阶段需要用到GPU，因此有了这个需求：通过Docker使用服务器上的GPU设备。
在这里就不详细展开，网上有很多的教程。Docker19.0以上就支持nvidia-docker了。而在配置过程中主要记录两个bug：
docker --gpus Failed to initialize NVML: Unknown Error
nvidia-container-cli: container error: cgroup subsystem devices not found
kubernetes: ubuntu系统下pod申请nvidia GPU一段时间后，执行nvidia-smi报Failed to initialize NVML: Unknown Error的原因分析
docker 版本docker 的 cgroupdriver=systemd查看驱动设备原因是因为： ubuntu系统自动更新后会执行命令,导致挂载到容器里的cgroup处于不写状态 通过命令查看，可以看到处于不可写的状态复现issuse: https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/1650。
Ubuntu16.04安装nvidia-docker2
安装docker Ubuntu16.04安装docker 安装nvidia-docker2 参考官方提供的readme # Add the package repositories distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgke...
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Docker中Failed to initialize NVML: Unknown Error
需要在服务器上docker的admin list之中. 不需要服务器整体的admin权限. 我在创建docker的时候向管理员申请了把握加到docker list当中了. 如果你能够创建docker你就满足这个条件了。在主机上nvidia-smi正常, 但是在docker上报错如标题.查看我的container_id, 然后使用。解决: 使用上述方法修改. 但是有一些不同。关闭我的container, 再使用。然后再重启我的container.
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摘要：在Docker中使用--gpus参数指定部分显卡的方法包括：1)通过设备索引（如"device=0,2"）；2)使用显卡UUID；3)计数方式（不推荐）；4)排除特定显卡。推荐使用设备索引方式，简单直观。使用时需注意引号转义问题，可通过nvidia-smi验证显卡分配情况。旧版本也可使用NVIDIA_VISIBLE_DEVICES环境变量指定。
锐捷交换机路由器配置全攻略：从基础命令到高级功能（附常用命令速查表）
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docker使用GPU
参考： https://blog.csdn.net/lq1ns259ej3okyvk4jf/article/details/78764102 https://blog.csdn.net/crazybean_lwb/article/details/103289614 https://blog.csdn.net/qq_29300341/article/details/84754970 https://...
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Probability and Statistics - 4th edition
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win10 docker部署gpu项目nvidia-dockerwin10安装docker制作镜像 nvidia-docker nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。因此在安装nvidia-docker之前，还是需要安装docker的。 docker一般都是使用基于CPU的应用，而如果是GPU的
蓝牙模块HM-10手册
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