2016-10-28 4 views
-3

Я регулярно устанавливаю cuda на разных машинах ubuntu (14.04), и в зависимости от конкретной настройки машины иногда бывает очень сложно (дни установки).Cuda ubuntu и docker

Мне было интересно, может ли использование докерных контейнеров облегчить установку ... ну, фактически, это будет единственная установка контейнера, тогда контейнер будет развернут повсюду. У меня был бы только один вопрос о настройке, верно? Или я совершенно ошибаюсь в том, что докер действительно приносит?

Thanks,

Antoine.

+1

Вы уже просмотрели инструмент [NVIDIA] (https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Why%20NVIDIA%20Docker) для этого? – R0MANARMY

+0

Это очень актуальная ссылка, спасибо! – arennuit

+0

От чтения [эта ссылка] (https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA) Я понимаю, что драйвер NVIDIA не может быть контейнеризован, только CUDA, верно? Я не уверен, что понимаю, почему: при установке драйвера NVIDIA установка полностью аппаратная, а один и тот же драйвер можно использовать на любом компьютере, нет? Означает ли это, что во время установки драйвер устанавливает только то, что необходимо для конкретного оборудования аппарата, и, следовательно, общая потеря теряется? – arennuit

ответ

1

Вот так, Вам необходимо выполнить следующие действия:

  1. создать новый контейнер из базового изображения, если ваш выбор
  2. делают изменения
  3. фиксации изменений
  4. Напрягите изображение в хранилище
  5. Используйте его для запуска контейнеров, когда вам нужно.

Что нужно иметь в виду:

  1. Лучший способ сделать это с помощью dockerfile.
  2. Существует множество рекомендаций по созданию эффективных контейнеров.
  3. Возможно, вы захотите использовать доступные изображения, сделанные экспертами.

Пожалуйста, проверьте this link, его лучше использовать, если это то, что вам нужно.

+0

От чтения [эта ссылка] (https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA) Я понимаю, что драйвер NVIDIA не может быть контейнеризован, только CUDA может, это правильно? Я не уверен, что понимаю, почему: при установке драйвера NVIDIA установка полностью аппаратная, а один и тот же драйвер можно использовать на любом компьютере, нет? Означает ли это, что во время установки драйвер устанавливает только то, что необходимо для конкретного оборудования аппарата, и, следовательно, общая потеря теряется? – arennuit

+1

В контейнере нет драйвера. Хост-машина должна иметь как минимум один графический процессор с поддержкой CUDA и драйвер, совместимый с инструментарием CUDA. –

+0

Это очень ясно, спасибо Фархаду! – arennuit

Смежные вопросы