Ok –privileged 모드를 사용하지 않고 마침내 관리했습니다.

우분투 서버 14.04에서 실행 중이며 최신 cuda (리눅스 13.04 64 비트의 경우 6.0.37)를 사용하고 있습니다.

예비

호스트에 nvidia 드라이버 및 cuda를 설치하십시오. (약간 까다로울 수 있으므로이 안내서 /ubuntu/451672/installing-and-testing-cuda-in-ubuntu-14-04 을 따르십시오. )

주의 : 호스트 cuda 설치에 사용한 파일을 보관하는 것이 중요합니다

lxc를 사용하여 Docker 데몬 실행

구성을 수정하고 컨테이너에 장치에 대한 액세스 권한을 부여하려면 lxc 드라이버를 사용하여 docker 데몬을 실행해야합니다.

한 번 활용 :

sudo service docker stop
sudo docker -d -e lxc

영구 구성
/ etc / default / docker에있는 도커 구성 파일 수정 ‘-e lxc’를 추가하여 DOCKER_OPTS 행을 변경하십시오. 수정 후 내 행은 다음과 같습니다.

DOCKER_OPTS="--dns 8.8.8.8 --dns 8.8.4.4 -e lxc"

그런 다음 다음을 사용하여 데몬을 다시 시작하십시오.

sudo service docker restart

데몬이 효과적으로 lxc 드라이버를 사용하는지 확인하는 방법은 무엇입니까?

docker info

실행 드라이버 줄은 다음과 같아야합니다.

Execution Driver: lxc-1.0.5

NVIDIA 및 CUDA 드라이버로 이미지를 구축하십시오.

다음은 CUDA 호환 이미지를 빌드하기위한 기본 Dockerfile입니다.

FROM ubuntu:14.04
MAINTAINER Regan <http://stackoverflow.com/questions/25185405/using-gpu-from-a-docker-container>

RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential
RUN apt-get --purge remove -y nvidia*

ADD ./Downloads/nvidia_installers /tmp/nvidia                             > Get the install files you used to install CUDA and the NVIDIA drivers on your host
RUN /tmp/nvidia/NVIDIA-Linux-x86_64-331.62.run -s -N --no-kernel-module   > Install the driver.
RUN rm -rf /tmp/selfgz7                                                   > For some reason the driver installer left temp files when used during a docker build (i don't have any explanation why) and the CUDA installer will fail if there still there so we delete them.
RUN /tmp/nvidia/cuda-linux64-rel-6.0.37-18176142.run -noprompt            > CUDA driver installer.
RUN /tmp/nvidia/cuda-samples-linux-6.0.37-18176142.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-6.0   > CUDA samples comment if you don't want them.
RUN export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64         > Add CUDA library into your PATH
RUN touch /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf                                     > Update the ld.so.conf.d directory
RUN rm -rf /temp/*  > Delete installer files.

이미지를 실행하십시오.

먼저 장치와 관련된 주요 번호를 식별해야합니다. 가장 쉬운 방법은 다음 명령을 수행하는 것입니다.

ls -la /dev | grep nvidia

결과가 비어 있으면 호스트에서 샘플 중 하나를 시작하여 트릭을 수행하십시오. 결과는 다음과 같습니다

. 그룹과 날짜 사이에 2 개의 숫자 세트가 있습니다. 이 두 번호는 주 번호와 부 번호 (순서대로 기록)라고하며 장치를 설계합니다. 편의상 주요 숫자 만 사용하겠습니다.

lxc 드라이버를 활성화 한 이유는 무엇입니까? 컨테이너가 해당 장치에 액세스하도록 허용하는 lxc conf 옵션을 사용합니다. 옵션은 다음과 같습니다 (작은 번호에는 *를 사용하여 실행 명령의 길이를 줄이십시오).

–lxc-conf = ‘lxc.cgroup.devices.allow = c [주수] : [부수 또는 *] rwm’

따라서 컨테이너를 시작하려면 이미지 이름을 cuda로 바꾸십시오.

docker run -ti --lxc-conf='lxc.cgroup.devices.allow = c 195:* rwm' --lxc-conf='lxc.cgroup.devices.allow = c 243:* rwm' cuda

답변

# Install nvidia-docker and nvidia-docker-plugin
wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb

# Test nvidia-smi
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi

FROM ubuntu:16.04
MAINTAINER Jonathan Kosgei <jonathan@saharacluster.com>

# A docker container with the Nvidia kernel module and CUDA drivers installed

ENV CUDA_RUN https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda_8.0.44_linux-run

RUN apt-get update && apt-get install -q -y \
  wget \
  module-init-tools \
  build-essential

RUN cd /opt && \
  wget $CUDA_RUN && \
  chmod +x cuda_8.0.44_linux-run && \
  mkdir nvidia_installers && \
  ./cuda_8.0.44_linux-run -extract=`pwd`/nvidia_installers && \
  cd nvidia_installers && \
  ./NVIDIA-Linux-x86_64-367.48.run -s -N --no-kernel-module

RUN cd /opt/nvidia_installers && \
  ./cuda-linux64-rel-8.0.44-21122537.run -noprompt

# Ensure the CUDA libs and binaries are in the correct environment variables
ENV LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
ENV PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin

RUN cd /opt/nvidia_installers &&\
    ./cuda-samples-linux-8.0.44-21122537.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-8.0 &&\
    cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery &&\
    make

WORKDIR /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey |  sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64/nvidia-
docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker
sudo pkill -SIGHUP dockerd # Restart Docker Engine
sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi # finally run nvidia-smi in the same container