Как Docker поддерживает ускорение с помощью GPU?

Docker — это инструмент для контейнеризации, который позволяет разработчикам упаковка приложений и их зависимостей в контейнеры. Эти контейнеры могут работать на любой системе, которая поддерживает Docker, что делает силу приложений независимой от окружения. В последние годы поддержка графических процессоров (GPU) стала важной частью разработки, особенно для приложений, требующих большого вычислительного ресурса, таких как машинное обучение и обработка графики.

Поддержка GPU в Docker

Docker не имеет встроенной поддержки GPU, но с помощью NVIDIA Container Toolkit можно использовать GPU в контейнерах. Вот основные шаги, чтобы начать использовать GPU в Docker:

1. Установка NVIDIA драйверов

Сначала необходимо установить драйверы NVIDIA на хост-систему. Убедитесь, что у вас установлена последняя версия драйверов.

2. Установка NVIDIA Container Toolkit

После установки драйверов вам потребуется установить NVIDIA Container Toolkit, который автоматически использует GPU в Docker-контейнерах.

Чтобы установить NVIDIA Container Toolkit, выполните следующие команды:

# Установите необходимые пакеты
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-driver-470 nvidia-container-toolkit

3. Перезапустите Docker

После установки NVIDIA Container Toolkit вам нужно перезапустить сервис Docker:

sudo systemctl restart docker

4. Запуск контейнера с использованием GPU

Теперь вы можете запускать контейнеры, используя GPU. Вот простой пример использования образа TensorFlow с поддержкой GPU:

docker run --gpus all -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

В этой команде:

• --gpus all — указывает Docker предоставить все доступные GPU контейнеру.
• -it — позволяет вам взаимодействовать с терминалом контейнера.
• --rm — автоматически удаляет контейнер после его завершения.

Пример кода

Если вы используете TensorFlow в контейнере, вы можете проверить, что TensorFlow видит ваш GPU с помощью следующего кода:

import tensorflow as tf

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

Если всё настроено правильно, этот код должен показать количество доступных GPU.

Заключение

Использование GPU в Docker контейнерах может значительно увеличить производительность приложений, особенно в области глубокого обучения и обработки данных. Убедитесь, что вы корректно установили драйверы и NVIDIA Container Toolkit, чтобы использовать GPU.