• ubuntu18.04配置nvidia docker和远程连接ssh+远程桌面连接(一)


    ubuntu18.04配置nvidia docker和远程连接ssh+远程桌面连接(一)

    本教程适用于想要在远程服务器上配置docker图形界面用于深度学习的用户。

    (一)ubuntu18.04配置nvidia docker

    配置环境:Ubuntu 18.04.1 LTS

    第一步:安装显卡驱动和CUDA

    安装显卡驱动和CUDA的教程网上有很多。本教程采用的是如下安装方式。

    参考网址:https://blog.csdn.net/yjt1325/article/details/84641062

    CUDA和CUDNN在均可在官网下载。

    CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

    CUDNN:https://developer.nvidia.com/cudnn

    本教程最终安装的显卡驱动版本是415.25,安装的CUDA版本是10.0,安装的CUDNN版本是7.4.2.24

    安装完成后可以通过nvidia-smi命令检验是否安装成功:

    第二步:安装docker

    依次输入以下指令:

    1 sudo apt-get update
    2 sudo apt-get install  apt-transport-https  ca-certificates curl  software-properties-common
    3 curl -fsSL  https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
    4 sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
    5 sudo apt-get update
    6 sudo apt-get install docker-ce

    配置完成后,输入指令systemctl status docker检测是否成功安装并开启docker:

    第三步:安装nvidia-docker2

    依次输入以下指令:

    1 curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | 
    2       sudo apt-key add -
    3 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
    4 curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | 
    5       sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
    6 sudo apt-get update
    7 sudo apt-get install -y nvidia-docker2
    8 sudo systemctl daemon-reload
    9 sudo systemctl restart docker

    配置完成后,输入指令:sudo docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi检测nvidia-docker2是否安装成功。(不报错即为安装成功)。

    至此,支持GPU加速的nvidia-docker2已经安装成功。但要想使用docker还需要拉取镜像,并配置镜像以符合我们的需求。下一期将介绍如何拉取可用于深度学习的镜像(deepo)并配置ssh用于远程访问。

    参考教程:

    安装docker:https://www.jianshu.com/p/07e405c01880

    安装nvidia-docker2:https://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/81216424

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/nrm1/p/10219269.html
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