DeepLearning nvidia-docker2

2024-04-232024
31% (113.7/366)
April
75.9% (22.7/30)
Week 17
25.5% (1.7/7)
Day 23 Tue
78.9% (18.9/24)

訪問者

total: 5927
today: 2
yesterday: 5
now: 19

↑

更新

MenuBar

docker-ce のインストール
nvidia-docker2 のインストール
docker-compose のインストール
インストールの確認
sudo コマンドなしに docker コマンドを実行する
docker-ce を apt-get upgrade から除外する
デフォルト runtime を nvidia-docker にする

docker-ce のインストール †

docker-ce の配布サイトを apt-get に登録する。docker-ce のインストールは、次項の nvidia-docker2 のインストール時に、その依存アプリとしてインストールする。

$ sudo apt-get -y update
$ sudo apt-get -y install curl apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable test edge"

すでにインストール済みの場合には一旦削除する ($ sudo apt-get remove docker-ce)
Ubuntu の apt サイトからインストールしてしまった場合も削除する ($ sudo apt-get remove docker-io)

↑

nvidia-docker2 のインストール †

https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ 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
$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo pkill -SIGHUP dockerd

↑

docker-compose のインストール †

https://github.com/docker/compose/releases

$ sudo -s
# curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` \
  -o /usr/local/bin/docker-compose
# chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# exit

$ docker-compose -version
docker-compose version 1.23.2, build 1110ad01

↑

インストールの確認 †

$ sudo docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi
Sat Jan  5 09:59:00 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.93       Driver Version: 410.93       CUDA Version: 10.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 2070    Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| 19%   23C    P8    21W / 175W |      8MiB /  7952MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ sudo docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

Docker Compose 版

docker-compose.yaml

version: '2.3'
services:
  nvidia:
    image: nvidia/cuda
    runtime: nvidia
    command: nvidia-smi

実行結果

~/Docker/sample$ sudo docker-compose up
Creating network "sample_default" with the default driver
Creating sample_nvidia_1 ... done
Attaching to sample_nvidia_1
nvidia_1  | Sat Jan  5 13:07:58 2019
nvidia_1  | +-----------------------------------------------------------------------------+
nvidia_1  | | NVIDIA-SMI 410.93       Driver Version: 410.93       CUDA Version: 10.0     |
nvidia_1  | |-------------------------------+----------------------+----------------------+
nvidia_1  | | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
nvidia_1  | | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
nvidia_1  | |===============================+======================+======================|
nvidia_1  | |   0  GeForce RTX 2070    Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
nvidia_1  | | 19%   22C    P8    19W / 175W |      8MiB /  7952MiB |      0%      Default |
nvidia_1  | +-------------------------------+----------------------+----------------------+
nvidia_1  |
nvidia_1  | +-----------------------------------------------------------------------------+
nvidia_1  | | Processes:                                                       GPU Memory |
nvidia_1  | |  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
nvidia_1  | |=============================================================================|
nvidia_1  | +-----------------------------------------------------------------------------+
sample_nvidia_1 exited with code 0

↑

sudo コマンドなしに docker コマンドを実行する †

$ sudo groupadd docker
$ sudo gpasswd -a $USER docker
$ sudo systemctl restart docker

設定を反映するには X-Window 上でのログオフ・ログインが必要

↑

docker-ce を apt-get upgrade から除外する †

nvidia-docker2 が、最新版の docker-ce に追随するまでタイムラグが有るため、docker-ce を upgrade しようとして nvidia-docker2 の依存関係から処理エラーになる場合がある

docker-ce の更新を抑止する

$ echo docker-ce hold | sudo dpkg --set-selections
$ echo docker-ce-cli hold | sudo dpkg --set-selections
$ sudo dpkg --get-selections | grep docker
docker-ce					hold
docker-ce-cli					hold
nvidia-docker2					install

これで、nivida-docker2 の更新だけが有効になった

(更新抑止の解除方法)

$ echo [package] install | sudo dpkg --set-selections

↑

デフォルト runtime を nvidia-docker にする †

/etc/docker/daemon.json を変更する

{
    "default-runtime": "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}

docker を再起動する
```
$ sudo systemctl restart docker
```

実行確認

$ docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
Wed Feb 20 17:07:03 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.93       Driver Version: 410.93       CUDA Version: 10.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 2070    Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| 18%   28C    P8    19W / 175W |      8MiB /  7952MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+

Deep Learning