构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南
大家好 我是寸铁👊
构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南✨
喜欢的小伙伴可以点点关注 💝
前言
这篇博文将深入探讨在
CentOS操作系统上创建高度优化的深度学习环境的完整过程。我们将从零开始，逐步指导读者完成配置，并重点介绍如何有效地管理
GPU资源，以及如何运用容器技术来提高环境的灵活性和可维护性。
本文旨在为初学者提供一站式的解决方案，无论你是否有经验，都能够轻松地搭建出功能强大、高效稳定的深度学习环境。
Nvidia驱动安装
由于需要跑深度学习程序，需要用到
GPU也就是显卡，所以需要安装
Nvidia驱动来进行操作。
又需要部署到容器上跑，所以需要安装nvidia-docker指定具体的
GPU跑程序。
安装驱动
- 先下载
ELRepo仓库的GPG密钥
rpm--import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org
- 再安装
ELRepo仓库
rpm-Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm
- 在
ELRepo仓库中安装nvidia软件包
yum install kmod-nvidia
这个命令使用yum包管理器从ELRepo仓库中安装kmod-nvidia软件包，这个软件包通常是NVIDIA显卡的内核模块驱动程序。安装这个软件包可以让系统支持NVIDIA显卡，并提供相应的驱动程序支持。
- 再进行重启
reboot
检测安装情况
- 显示显卡的基本情况
ls-la /dev |grep nvidia
- 显示GPU的使用情况和性能信息
nvidia-smi
Nvidia-docker安装
安装步骤
- 如果您还没有安装 Docker，可以使用以下命令在
CentOS上安装 Docker：
sudo yum installdocker
- 启用 NVIDIA 容器运行时仓库：运行以下命令以添加 NVIDIA 的仓库
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)curl-s-L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo |\sudotee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
运行结果如下：
- 安装
nvidia-docker2：运行以下命令来安装nvidia-docker2：
sudo yum install-y nvidia-docker2
运行结果如下：
- 重启 Docker 服务：以使更改生效
sudo systemctl restart docker
运行结果如下：
验证安装
(1) 先拉取
nvidia
的镜像
docker pull nvidia/cuda:11.4.3-base-centos7
更多的镜像如下网址：
https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/tags?page=7&page_size=&name=&ordering=
(2) 再验证
nvidia-docker2
是否正确安装：
docker run --gpus1 nvidia/cuda:11.4.3-base-centos7 nvidia-smi
这个命令的意思是在一个Docker容器中运行nvidia-smi命令，并且指定使用1个GPU。
具体如下：
docker run
: 运行Docker容器的命令。
--gpus 1
: 指定使用
1个GPU
。这个参数告诉Docker要将一个
GPU分配给容器
。
nvidia/cuda:11.4.3-base-centos7
: 这是要运行的Docker镜像的名称和标签。这个镜像是NVIDIA提供的一个包含
CUDA
工具和运行时的基本镜像，基于
CentOS 7
操作系统。
nvidia-smi
: 在NVIDIA GPU上查看GPU状态和相关信息的命令。在这个命令中，它将在Docker容器内运行。
运行结果如下：
说明安装成功！
GPU命令
查看显卡情况
ls-la /dev |grep nvidia
使用GPU
# 使用所有GPUdocker run --gpus all nvidia/cuda:11.4.3-base-centos7 nvidia-smi
# 使用两个GPUdocker run --gpus2 nvidia/cuda:11.4.3-base-centos7 nvidia-smi
# 指定GPU运行docker run --gpus'"device=0"' nvidia/cuda:11.4.3-base-centos7 nvidia-smi
docker run --gpus'"device=0,1"' nvidia/cuda:11.4.3-base-centos7 nvidia-smi
docker run --gpus'"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:11.4.3-base-centos7 nvidia-smi
其中
11.4.3-base-centos7替换为你操作系统对应的镜像，如
CentOs、
Ubantu等等安装的各种版本的镜像，根据安装的镜像进行替换即可。镜像也可以是自己其他打包好的镜像源。
测试GPU运行情况
- 编写
docker File文件 - 使用打包好的
docker File镜像进行测试 - 在容器中分配GPU运行
具体如下:
- 指定第一个
GPU运行深度学习的pytorch程序
docker run -it--rm--gpus'"device=0"'--entrypoint /bin/bash gcn_tsa_image
-it：允许与容器的标准输入进行交互，并分配一个伪终端。
--rm：容器退出后自动删除。
'"device=0"'指定具体是哪个
GPU来跑程序，这里指定显卡
0来跑
'"device=0，1"'指定具体多个
GPU来跑程序，这里指定显卡
0、1来跑
--gpus all：指定容器可以访问所有可用的 GPU 设备。您还可以使用 --gpus device=<GPU_ID> 来指定特定的 GPU 设备。
--entrypoint /bin/bash：设置容器的入口点为 /bin/bash，这样当容器启动时会直接进入交互式的 bash shell。
- 查看是否真正运用到显卡
nvidia-smi
确实是使用到显卡来跑
Pytorch
程序了~
看到这里的小伙伴，恭喜你又掌握了一个技能👊
希望大家能取得胜利，坚持就是胜利💪
我是寸铁！我们下期再见💕
往期好文💕
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