安装NVIDIA docker plugin

GPU云主机集成CUDA & NVIDIA DOCKER镜像方案

一、预安装前置条件

1、系统和内核版本支持

2、 CUDA的GPU支持

二、NVIDIA驱动环境安装

1、安装CUDA Toolkit

2、设置cuda环境变量

3、安装 docker-18.06.1

4、安装NVIDIA docker plugin

三、 驱动环境检视

1、 cuda驱动环境检视

2、 cuda设备用例查询

3、docker插件安装环境检视

4、NVIDIA docker plugin用例测试

四、NGC测试

1、 运行tensorflow容器

2、用例功能测试

五、GPU云主机产品新增CUDA和NVIDIA-DOCKER自定义镜像功能

1、产品交互形态

2、CUDA自定义镜像制作方案

3、NVIDIA DOCKER自定义镜像制作方案

一、 预安装前置条件

1、 系统和内核版本支持

cat /etc/*release

uname -a

2、CUDA的GPU支持

lspci | grep -i nvidia

二、 环境集成安装

1、安装CUDA Toolkit

rpm -i cuda-repo-rhel7-9-1-local-9.1.85-1.x86_64.rpm

yum clean all

yum install cuda

2、设置cuda环境变量

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.1/bin

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64

3、安装 docker-18.06.1

①安装

yum install -y docker-ce-selinux-17.03.2.ce-1.el7.centos.noarch.rpm

yum install -y docker-ce-18.06.1.ce-3.el7.x86_64.rpm

②、docker 配置文件修改

③、启动docker

system restart docker

4、安装NVIDIA docker-plugin

rpm -i libseccomp-2.3.1-3.el7.x86_64.rpm

rpm -i libnvidia-container1-1.0.0-0.1.rc.2.x86_64.rpm

rpm -i libnvidia-container-tools-1.0.0-0.1.rc.2.x86_64.rpm

rpm -i nvidia-container-runtime-hook-1.4.0-2.x86_64.rpm

rpm -i nvidia-container-runtime-2.0.0-1.docker18.06.1.x86_64.rpm

rpm -i nvidia-docker2-2.0.3-1.docker18.06.1.ce.noarch.rpm

三、 驱动环境检视

1、 cuda驱动验证

nvidia-smi

nvcc --version

2、 cuda设备用例查询

cd /usr/local/cuda-9.1/samples/1_Utilities/deviceQuery

make

./deviceQuery

3、 nvidia docker plugin安装验证

nvidia-docker version

4、 docker用例测试

docker run hello-world

四、NGC测试

1、运行tensorflow容器：

docker run --runtime=nvidia -it --rm -v /tmp/gpu-cuda-install/benchmarks-cnn_tf_v1.8_compatible:/workspace nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.02-py2 bash

2、用例功能测试：

cd /opt/tensorflow/nvidia-examples/cnn && python nvcnn.py --model=resnet50 --batch_size=64 --num_gpus=1 --fp16

五、GPU云主机产品新增CUDA和NVIDIA-DOCKER镜像功能

1、产品交互形态

操作系统Centos7.2-64选项子选项框新增cuda镜像和nvidia-docker镜像

2、 CUDA自定义镜像制作方案

3、NVIDIA DOCKER自定义镜像制作方案