引导者Docker --gpu
简介
Docker --gpu 允许在 Docker 容器中使用 GPU 资源。这对于需要 GPU 加速的应用程序（如机器学习、深度学习和图形渲染）非常有用。
设置
要使用 Docker --gpu，需要满足以下先决条件：
具有 NVIDIA GPU 的主机系统
安装 Docker 引擎版本 19.03 或更高版本
NVIDIA 容器工具包（包含 NVIDIA 驱动程序和运行时）
启动容器
要启动具有 GPU 访问权限的容器，请使用以下命令：``` docker run --runtime=nvidia --gpus all imagename ```
`--runtime=nvidia` 指定要使用的 NVIDIA 容器运行时
`--gpus all` 分配容器中的所有可用 GPU
`imagename` 是要运行的容器镜像的名称
环境变量
容器中提供了以下环境变量，以访问 GPU 信息：
`NVIDIA_VISIBLE_DEVICES`：可用 GPU 的 ID 列表
`NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES`：GPU 驱动程序功能的列表
`NVIDIA_GPU_ISA`：GPU 架构 (例如，Volta、Turing)
注意事项
确保主机系统上的 NVIDIA GPU 已启用并正常工作。
只分配必要的 GPU 数量，以避免资源浪费。
禁用不必要的 GPU 功能，以提高性能。
使用最新的 NVIDIA 驱动程序和容器工具包，以获得最佳兼容性和性能。
示例
以下是运行 TensorFlow 容器以进行图像分类的示例：``` docker run --runtime=nvidia --gpus all tensorflow/tensorflow:latest bash python /tensorflow/tensorflow/examples/image_recognition/label_image.py \ --graph=/tensorflow/tensorflow/examples/image_recognition/graph.pb \ --labels=/tensorflow/tensorflow/examples/image_recognition/labels.txt \ --image=/path/to/image.jpg ```通过使用 `--runtime=nvidia` 和 `--gpus all` 选项，该容器将能够访问主机系统上的所有 GPU。
**Docker --gpu****简介**Docker --gpu 允许在 Docker 容器中使用 GPU 资源。这对于需要 GPU 加速的应用程序（如机器学习、深度学习和图形渲染）非常有用。**设置**要使用 Docker --gpu，需要满足以下先决条件：* 具有 NVIDIA GPU 的主机系统 * 安装 Docker 引擎版本 19.03 或更高版本 * NVIDIA 容器工具包（包含 NVIDIA 驱动程序和运行时）**启动容器**要启动具有 GPU 访问权限的容器，请使用以下命令：``` docker run --runtime=nvidia --gpus all imagename ```* `--runtime=nvidia` 指定要使用的 NVIDIA 容器运行时 * `--gpus all` 分配容器中的所有可用 GPU * `imagename` 是要运行的容器镜像的名称**环境变量**容器中提供了以下环境变量，以访问 GPU 信息：* `NVIDIA_VISIBLE_DEVICES`：可用 GPU 的 ID 列表 * `NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES`：GPU 驱动程序功能的列表 * `NVIDIA_GPU_ISA`：GPU 架构 (例如，Volta、Turing)**注意事项*** 确保主机系统上的 NVIDIA GPU 已启用并正常工作。 * 只分配必要的 GPU 数量，以避免资源浪费。 * 禁用不必要的 GPU 功能，以提高性能。 * 使用最新的 NVIDIA 驱动程序和容器工具包，以获得最佳兼容性和性能。**示例**以下是运行 TensorFlow 容器以进行图像分类的示例：``` docker run --runtime=nvidia --gpus all tensorflow/tensorflow:latest bash python /tensorflow/tensorflow/examples/image_recognition/label_image.py \ --graph=/tensorflow/tensorflow/examples/image_recognition/graph.pb \ --labels=/tensorflow/tensorflow/examples/image_recognition/labels.txt \ --image=/path/to/image.jpg ```通过使用 `--runtime=nvidia` 和 `--gpus all` 选项，该容器将能够访问主机系统上的所有 GPU。
