ubuntu2004 上安装与使用NVIDIA GPU A100
ubuntu2004 上安装与使用NVIDIA GPU A100
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先安装显卡驱动
https://blog.csdn.net/qq_36999834/article/details/107589779 -
用容器的方式安装cuda
## 创建并启动容器,启动gpu docker要加上 --gpus all 选项, -i表示交互,-t表示分配一个伪终端, | |
## --rm自动删除停止运行的容器,如果exit,则会删掉这个容器,如果后面想继续使用这个容器,不需要添加这个选项 | |
docker run -it --gpus all nvidia/cuda:11.0-base |
- 用容器的方式安装tensorrt
# 安装TensorRt镜像 | |
docker pull nvcr.io/nvidia/tensorrt:21.11-py3 | |
# 使用TensorTt镜像创建一个容器,其中local_dir是共享到容器的目录 | |
docker run --gpus all -it -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/tensorrt:21.11-py3 | |
docker run --gpus all --name cjl -it -v /home/cj/ResNet:/home/ResNet nvcr.io/nvidia/tensorrt:21.11-py3 | |
- NVIDIA 查看版本
nvcc --version | |
nvidia-smi |
- 容器中安装使用torch
pip3 install torch==1.11.0+cu115 torchvision==0.12.0+cu115 torchaudio==0.11.0+cu115 -f https://download.pytorch.org/whl/cu115/torch_stable.html | |
nvidia镜像资源:Data Science, Machine Learning, AI, HPC Containers | NVIDIA NGC
TensorRT使用参考链接:Speeding Up Deep Learning Inference Using TensorRT | NVIDIA Developer Blog
Nvidia-docker参考链接:NVIDIA Docker: GPU Server Application Deployment Made Easy | NVIDIA Developer Blog
Docker参考链接:https://yeasy.gitbook.io/docker_practice/image/pull
nvidia-docker安装参考:Installation Guide — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation
https://blog.csdn.net/m0_46825740/article/details/121418113
使用sudo权限安装docker后,普通用户无法使用 docker run命令运行镜像的问题:docker: Got permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/run/docker.sock
# 直接执行下面这条命令即可 | |
sudo chmod 666 /var/run/docker.sock |