...GPU Ubuntu22.04下cuda11.7+cudnn8.5+pytorch2.0.1的docker...

发布网友发布时间：2024-10-03 19:19

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热心网友时间：2024-10-06 06:15

本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统下，使用CUDA 11.7、cuDNN 8.5和PyTorch 2.0.1的Docker容器安装过程，以及它与使用conda环境的对比。对于团队开发，无论是单机上的虚拟环境还是容器化，都能有效利用Nvidia GPU资源。容器化安装尤其适合AI项目工程部署，通过NVIDIA Container Toolkit简化了docker的使用，无需过时的--runtime参数，只需传递--gpus参数。以下是安装步骤的概述：

1. 首先，确认系统支持的显卡驱动并安装，检查CUDA版本和GCC兼容性。

2. 安装NVIDIA Container Toolkit，它是最新支持GPU在Docker容器中使用的解决方案，无需指定--runtime。

3. 设置apt源并安装nvidia-container-toolkit，通过简单的测试验证安装。

4. 创建Docker镜像，区分Devel和Runtime版本，选择Runtime版本用于工程部署。

5. 拉取镜像后，创建并进入容器，测试NVIDIA CUDA编译器版本，并运行PyTorch脚本来验证安装。

6. 最后，作者分享了使用国产服务器的个人体验，表示性能优于以往。

通过这些步骤，团队成员可以方便地在单机上利用Nvidia GPU资源，提高开发和部署效率。