我正试图让nvidia-docker在我的centos7系统上运行:
$ cat /etc/systemd/system/docker.service.d/override.conf
[Service]
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/dockerd-current --add-runtime docker-runc=/usr/libexec/docker/docker-runc-current --add-runtime=nvidia=/usr/bin/nvidia-container-runtime --default-runtime=docker-runc --exec-opt native.cgroupdriver=systemd --userland-proxy-path=/usr/libexec/docker/docker-proxy-current --seccomp-profile=/etc/docker/seccomp.json $OPTIONS $DOCKER_STORAGE_OPTIONS $DOCKER_NETWORK_OPTIONS $ADD_REGISTRY $BLOCK_REGISTRY $INSECURE_REGISTRY $REGISTRIES
$ cat /etc/docker/daemon.json
{
}
$ docker --version
Docker version 1.13.1, build 774336d/1.13.1
$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart docker
到目前为止,一切都很好:
$ sudo docker run hello-world
Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.
To generate this message, Docker took the following steps:
1. The Docker client contacted the Docker daemon.
2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub.
(amd64)
3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the
executable that produces the output you are currently reading.
4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it
to your terminal.
To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
$ docker run -it ubuntu bash
Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID:
https://hub.docker.com/
For more examples and ideas, visit:
https://docs.docker.com/engine/userguide/
现在,让我们尝试使用nvidia运行时:
$ sudo docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi
standard_init_linux.go:178: exec user process caused "permission denied"
但是奇怪的是
$ sudo docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda sh -c nvidia-smi
Wed May 16 06:41:17 2018
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.42 Driver Version: 390.42 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla K80 Off | 00000000:06:00.0 Off | 0 |
| N/A 28C P8 26W / 149W | 0MiB / 11441MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
所以…最后,我完全禁用了selinux并重新启动,并对其进行了修复。
本文向大家介绍docker挂载NVIDIA显卡运行pytorch的方法,包括了docker挂载NVIDIA显卡运行pytorch的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 写在前面: 请参考之前的文章安装好CentOS、NVIDIA相关驱动及软件、docker及加速镜像。 主机运行环境 一、关于GPU的挂载 1. 在docker运行时指定device挂载 先查看一下有哪些相关设备
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