Nó không phải là chính thức, nhưng bạn có thể thay đổi phân bổ biến trên trang hướng dẫn vào trong Ubuntu20.04, như thế này:
phân phối = 'ubuntu20.04' \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | Sudo apt-key add - \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
Phần còn lại là như nhau:
sudo apt-get cập nhật
sudo apt-get cài đặt -y nvidia-docker2
sudo systemctl khởi động lại docker
Sau đó, bạn có thể kiểm tra cài đặt của mình:
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
Nên trả lại một cái gì đó như thế này:
+--------------------------------------------- ----------------------------- +
| Phiên bản trình điều khiển NVIDIA-SMI 450.51.06: 450.51.06 Phiên bản CUDA: 11.0 |
|-------------------------------------+----------------- -----+----------------------+
| Tên GPU Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Dễ bay hơi Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Sử dụng/Giới hạn| Sử dụng bộ nhớ | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=================================================== =====+======================|
| 0 Tesla T4 Bật | 00000000:00:1E.0 Tắt | 0 |
| Không áp dụng 34C P8 9W / 70W | 0MiB / 15109MiB | 0% mặc định |
| | | Không áp dụng |
+------------------------------------+----------------- -----+----------------------+
+--------------------------------------------- ----------------------------- +
| Quy trình: |
| GPU GI CI Loại PID Tên quy trình Bộ nhớ GPU |
| ID ID Sử dụng |
|================================================= ============================|
| Không tìm thấy quy trình đang chạy nào |
+--------------------------------------------- ----------------------------- +
N.B.
Tôi chỉ cần sử dụng nvidia-docker để thực hiện một số deep learning với tensorflow và giải pháp tôi đưa ra ở trên không có vấn đề gì đối với việc đào tạo và suy luận.
