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Video overview on how you can setup Nvidia GPU for Docker Engine. Setting up Nvidia-Docker will allow Docker containers to utilise GPU resources
Nvidia-Docker
Follow instructions from https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
Docker Install
https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/
To see available docker versions:
apt-cache madison docker-ce
sudo apt-get install docker-ce=17.12.0~ce-0~ubuntu
docker gpu 할당 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
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주제에 대한 기사 평가 docker gpu 할당
- Author: Melvin L
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- Date Published: 2018. 2. 15.
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nvidia-docker GPU 할당하여 사용 하는 방법 3가지
nvidia-docker GPU 할당하여 사용 하는 방법 3가지
nvidia-docker 사용법
이전 포스팅에서 docker 설치 및 컨테이너 실행 옵션에 대해서 알아보았는데요. 오늘은 이어서 nvidia-docker에 대해서 적어보고자 합니다. nvidia-docker GPU 할당하여 사용 하는 방법은 굉장이 간단한데요.
docker와 사용방법은 같은데요. 일반 docker와는 달리 nvidia driver 및 toolkit들을 사용하여 GPU를 사용할 수 있게 해주는 nvidia-docker는 설치 방법은 docker설치와 별반 다를게 없습니다.
혹시 이전 Docker 설치 방법 및 실행 옵션에 대해 궁금하시다면 아래 포스팅을 참고 해주세요.
https://kyumdoctor.co.kr/16
nvidia-docker 설치 방법
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add – \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
gpgkey 입력 및 stable 저장소 추가 후
# apt-get update # apt-get install nvidia-docker2 -y # systemctl restart docker
위와 같이 repository update 및 nvidia-docker2 를 설치 후 docker restart 후 간단하게 설치가 완료 됬습니다.
이제 NVIDIA-GPU를 할당하여 사용하는 방법 3가지에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
시작하기 전에 저의 nvidia-smi 값을 먼저 보고 아래 글을 천천히 읽어주시면 될 것 같습니다.
# nvidia-smi
1. NV_GPU
# NV_GPU=0,1 nvidia-docker run -it \ nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3
제 시스템은 슈퍼마이크로 4124-TNR 모델로 A100 GPU 8ea를 사용중인데요.
그 중에 2개만 할당하기 위해서는 NV_GPU=0,1 의 옵션을 사용하여 nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3 이미지를 사용하여 container에 진입하여 확인 하였습니다.
그렇다면 다른 옵션은 없을까요? 다른 방법으로도 GPU를 할당하여 사용하는 방법을 알려드릴께요.
2. NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
# docker run -it –runtime=nvidia -e \ NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=2,3 \ nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3
runtime=nvidia를 사용하여 -e 환경변수로 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=2,3 GPU ID 혹은 UUID등으로 설정하여 GPU를 할당 하실 수 있습니다.
기존 NV_GPU와는 다르게 nvidia-docker로 시작하는 커맨드가 아닌 docker로 시작하는 command이니 잘 기억해 두시기 바랍니다.
또한 비교가 되기 위해서 NV_GPU 와는 다른 GPU를 사용하였는데요. 위 NV_GPU 사진에서 Bus-Id와 현재 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES를 비교해 보시면 각각 다른 GPU를 사용한걸 아실 수 있습니다.
3. –gpus
# docker run -it –gpus ‘”device=0,1,2,3″‘ \ nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3
다음으로는 gpus 옵션을 사용하는 것입니다.
gpus옵션을 사용하기 위해서는 위와 같이 docker run으로 시작하는데요. –gpus 뒤에 ‘”device=”‘ 옵션에서는 큰 따옴표와 작은 따옴표가 반드시 필요합니다.
마지막으로 GPU를 한번에 다 사용하기 위해서는 –gpus all 이라는 옵션을 간단하게 사용하면 아래와 같이 모든 GPU를 할당하여 컨테이너로 진입하게 됩니다.
# docker run -it –gpus all \ nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3
NV_GPU ? NVIDIA_VISIBLE_DEVICES? gpus?
이제 nvidia gpu 할당을 잘 하실수 있으실텐데요. NV_GPU와 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 및 gpus 차이점은 어떤 차이가 있는지 궁금하신 분들이 있으실텐데요.
nvidia-docker2가 설치가 되어 있는 상태에서는 어떠한 command로도 사용가능합니다.
다만 차이점은 아래와 같습니다.
NV_GPU = nvidia-docker
NVIDIA_VISIBLE_DEVICES = nvidia-docker2
gpus ‘”device=”‘ = nvidia-docker2
nvidia-docker 버전의 차이기 때문에 상위버전은 하위호환되기 때문에 편하신 커맨드를 이용하셔서 docker를 사용하시면 될 것 같습니다.
해당 TEST 서버는 아래와 같습니다.
kyumdoctor.co.kr/12
감사합니다.
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Docker, docker-compose에 원하는 GPU만 할당하기
현재 내 서버에는 GPU가 2개 있는데 학습하고 있는 코드는 multi-gpu 코드가 아니다. 그러므로 2개의 GPU에 각각 코드를 돌린다면 2번의 실험을 동시에 할 수 있다. 그래서 docker-compose를 이용해 특정 GPU만 할당하는 방법을 알아보았다.
0. GPU 확인
nvidia-smi
output:
1070 2개가 보인다. GPU index는 0부터 시작하여 2개니깐 1에서 끝난다.
1. docker
docker run -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 hsh0322/las-pytorch python3 train.py
위와 같이 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=(원하는 GPU number)로 옵션을 넣어주면 된다.
2. docker-compose
version: ‘3’ services: train: image: hsh0322/las-pytorch environment: – NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 command: python3 train.py
docker-compose.yaml에 environment라는 옵션에 같은 내용을 적어준다.
주의할 점은 docker-compose.yaml의 service 이름이 같다면 docker-compose는 같은 service로 인식하고 container를 recreate한다. 그러므로 다른 GPU로 돌릴 때는 두개의 docker-compose.yaml과 다른 이름의 service가 필요하다.
3. docker-compose.yaml 예시
version: ‘3’ services: train0: image: hsh0322/las-pytorch volumes: – ./:/opt/project environment: – NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 command: python3 train_timit.py config/las_timit_mfcc_spikegram_150_config.yaml tensorboard0: image: hsh0322/las-pytorch volumes: – ./:/opt/project ports: – “6006:6006” command: tensorboard –logdir=log/las_timit –port=6006 –host=0.0.0.0 train1: image: hsh0322/las-pytorch volumes: – ./:/opt/project environment: – NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 command: python3 train_timit.py config/las_timit_mfcc_spikegram_150_config1.yaml tensorboard1: image: hsh0322/las-pytorch volumes: – ./:/opt/project ports: – “6005:6005” command: tensorboard –logdir=log/las_timit1 –port=6005 –host=0.0.0.0
위의 예제는 필자가 현재 사용하고 있는 docker-compose.yaml이다. 우선 services를 train0, tensorboard0, train1, tensorboard1 이렇게 4개를 만들었다. train0는 GPU0을 사용하고, train1은 GPU1을 사용한다. tensorboard0는 포트 6006을 이용해 tensorboard를 실행하였고, tensorboard1은 포트 6005를 이용해 tensorboard를 실행한다. 이렇게 세팅하여 docker-compose를 실행하면 두 개의 코드가 충돌없이 아주 잘 돌아간다. 그리고 tensorboard가 참조하는 logdir도 다르게 설정해줘야한다. 저장할때부터 다른 경로로 따로 저장해야한다.
이렇게 동시에 두 모델을 학습하며 두 개의 tensorboard를 띄울 수 있다.
참고:
haanjack.github.io/docker/2018/04/14/nvidia-gpu-isolation.html
stackoverflow.com/questions/43368470/use-nvidia-docker-from-docker-compose
[Docker] Nvidia-docker install
+—————————————————————————–+ | NVIDIA-SMI 460.73.01 Driver Version: 460.73.01 CUDA Version: 11.2 | |——————————-+———————-+———————-+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce RTX 3090 Off | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 48% 44C P8 36W / 370W | 671MiB / 24267MiB | 4% Default | | | | N/A | +——————————-+———————-+———————-+ +—————————————————————————–+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| +—————————————————————————–+
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nvidia-docker GPU 할당하여 사용 하는 방법 3가지
nvidia-docker GPU 할당하여 사용 하는 방법 3가지 nvidia-docker 사용법 이전 포스팅에서 docker 설치 및 컨테이너 실행 옵션에 대해서 알아보았는데요. 오늘은 이어서 nvidia-docker에 대해서 적어보고자 합니다. nvidia-docker GPU 할당하여 사용 하는 방법은 굉장이 간단한데요. docker와 사용방법은 같은데요. 일반 docker와는 달리 nvidia driver 및 toolkit들을 사용하여 GPU를 사용할 수 있게 해주는 nvidia-docker는 설치 방법은 docker설치와 별반 다를게 없습니다. 혹시 이전 Docker 설치 방법 및 실행 옵션에 대해 궁금하시다면 아래 포스팅을 참고 해주세요. https://kyumdoctor.co.kr/16 nvidia-docker 설치 방법 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add – \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list gpgkey 입력 및 stable 저장소 추가 후 # apt-get update # apt-get install nvidia-docker2 -y # systemctl restart docker 위와 같이 repository update 및 nvidia-docker2 를 설치 후 docker restart 후 간단하게 설치가 완료 됬습니다. 이제 NVIDIA-GPU를 할당하여 사용하는 방법 3가지에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 시작하기 전에 저의 nvidia-smi 값을 먼저 보고 아래 글을 천천히 읽어주시면 될 것 같습니다. # nvidia-smi 1. NV_GPU # NV_GPU=0,1 nvidia-docker run -it \ nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3 제 시스템은 슈퍼마이크로 4124-TNR 모델로 A100 GPU 8ea를 사용중인데요. 그 중에 2개만 할당하기 위해서는 NV_GPU=0,1 의 옵션을 사용하여 nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3 이미지를 사용하여 container에 진입하여 확인 하였습니다. 그렇다면 다른 옵션은 없을까요? 다른 방법으로도 GPU를 할당하여 사용하는 방법을 알려드릴께요. 2. NVIDIA_VISIBLE_DEVICES # docker run -it –runtime=nvidia -e \ NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=2,3 \ nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3 runtime=nvidia를 사용하여 -e 환경변수로 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=2,3 GPU ID 혹은 UUID등으로 설정하여 GPU를 할당 하실 수 있습니다. 기존 NV_GPU와는 다르게 nvidia-docker로 시작하는 커맨드가 아닌 docker로 시작하는 command이니 잘 기억해 두시기 바랍니다. 또한 비교가 되기 위해서 NV_GPU 와는 다른 GPU를 사용하였는데요. 위 NV_GPU 사진에서 Bus-Id와 현재 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES를 비교해 보시면 각각 다른 GPU를 사용한걸 아실 수 있습니다. 3. –gpus # docker run -it –gpus ‘”device=0,1,2,3″‘ \ nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3 다음으로는 gpus 옵션을 사용하는 것입니다. gpus옵션을 사용하기 위해서는 위와 같이 docker run으로 시작하는데요. –gpus 뒤에 ‘”device=”‘ 옵션에서는 큰 따옴표와 작은 따옴표가 반드시 필요합니다. 마지막으로 GPU를 한번에 다 사용하기 위해서는 –gpus all 이라는 옵션을 간단하게 사용하면 아래와 같이 모든 GPU를 할당하여 컨테이너로 진입하게 됩니다. # docker run -it –gpus all \ nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.12-tf1-py3 NV_GPU ? NVIDIA_VISIBLE_DEVICES? gpus? 이제 nvidia gpu 할당을 잘 하실수 있으실텐데요. NV_GPU와 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 및 gpus 차이점은 어떤 차이가 있는지 궁금하신 분들이 있으실텐데요. nvidia-docker2가 설치가 되어 있는 상태에서는 어떠한 command로도 사용가능합니다. 다만 차이점은 아래와 같습니다. NV_GPU = nvidia-docker NVIDIA_VISIBLE_DEVICES = nvidia-docker2 gpus ‘”device=”‘ = nvidia-docker2 nvidia-docker 버전의 차이기 때문에 상위버전은 하위호환되기 때문에 편하신 커맨드를 이용하셔서 docker를 사용하시면 될 것 같습니다. 해당 TEST 서버는 아래와 같습니다. kyumdoctor.co.kr/12 감사합니다. 반응형
Docker, docker-compose에 원하는 GPU만 할당하기
현재 내 서버에는 GPU가 2개 있는데 학습하고 있는 코드는 multi-gpu 코드가 아니다. 그러므로 2개의 GPU에 각각 코드를 돌린다면 2번의 실험을 동시에 할 수 있다. 그래서 docker-compose를 이용해 특정 GPU만 할당하는 방법을 알아보았다. 0. GPU 확인 nvidia-smi output: 1070 2개가 보인다. GPU index는 0부터 시작하여 2개니깐 1에서 끝난다. 1. docker docker run -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 hsh0322/las-pytorch python3 train.py 위와 같이 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=(원하는 GPU number)로 옵션을 넣어주면 된다. 2. docker-compose version: ‘3’ services: train: image: hsh0322/las-pytorch environment: – NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 command: python3 train.py docker-compose.yaml에 environment라는 옵션에 같은 내용을 적어준다. 주의할 점은 docker-compose.yaml의 service 이름이 같다면 docker-compose는 같은 service로 인식하고 container를 recreate한다. 그러므로 다른 GPU로 돌릴 때는 두개의 docker-compose.yaml과 다른 이름의 service가 필요하다. 3. docker-compose.yaml 예시 version: ‘3’ services: train0: image: hsh0322/las-pytorch volumes: – ./:/opt/project environment: – NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 command: python3 train_timit.py config/las_timit_mfcc_spikegram_150_config.yaml tensorboard0: image: hsh0322/las-pytorch volumes: – ./:/opt/project ports: – “6006:6006” command: tensorboard –logdir=log/las_timit –port=6006 –host=0.0.0.0 train1: image: hsh0322/las-pytorch volumes: – ./:/opt/project environment: – NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 command: python3 train_timit.py config/las_timit_mfcc_spikegram_150_config1.yaml tensorboard1: image: hsh0322/las-pytorch volumes: – ./:/opt/project ports: – “6005:6005” command: tensorboard –logdir=log/las_timit1 –port=6005 –host=0.0.0.0 위의 예제는 필자가 현재 사용하고 있는 docker-compose.yaml이다. 우선 services를 train0, tensorboard0, train1, tensorboard1 이렇게 4개를 만들었다. train0는 GPU0을 사용하고, train1은 GPU1을 사용한다. tensorboard0는 포트 6006을 이용해 tensorboard를 실행하였고, tensorboard1은 포트 6005를 이용해 tensorboard를 실행한다. 이렇게 세팅하여 docker-compose를 실행하면 두 개의 코드가 충돌없이 아주 잘 돌아간다. 그리고 tensorboard가 참조하는 logdir도 다르게 설정해줘야한다. 저장할때부터 다른 경로로 따로 저장해야한다. 이렇게 동시에 두 모델을 학습하며 두 개의 tensorboard를 띄울 수 있다. 참고: haanjack.github.io/docker/2018/04/14/nvidia-gpu-isolation.html stackoverflow.com/questions/43368470/use-nvidia-docker-from-docker-compose
docker 컨테이너에서 GPU 사용
글 작성자: 모두의 근삼이 본 내용은 2020년 5월 14일에 작성 됨 본 내용은 docker community에디션 19.03.5 버전을 기준으로 작성 됨 예전에 docker에서 gpu를 사용해야 할때, nvidia 그래픽 카드를 지원하는 nvidia-docker 명령어를 따로 설치하여 사용했었는데, docker 진영에서 업데이트를 통해 위의 내용을 흡수하여 반영한 듯 하다. docker 공식 docs의 내용을 확인하면, 이제 별도의 명령어를 설치하지 않고, nvidia-container-runtime 이라는 패키지를 설치하는 것으로 docker 자체 명령어를 사용하여 nvidia-gpu 자원을 컨테이너에서 사용할 수 있도록 지원하는 것으로 보인다. 요구사항 nvidia 그래픽카드가 장착 된 linux 서버 docker 19.03.5 버전 이상 (본인의 테스트 환경에 설치된 도커버전이며, 최소 요구 버전은 아닐 수 있음. 더 낮은 버전에서도 지원이 된다면 알려주면 감사!) docker 설치에 관한 내용은 공식 docs를 참고 바람 환경 설정 그래픽카드 드라이버 설치 NVIDIA 드라이버 페이지에서 본인의 그래픽카드에 맞는 드라이버를 다운로드 받는다. 필수 패키지 설치 # bash yum update yum -y install kernel-devel kernel-headers gcc make nouveau 비활성화 및 재부팅 # bash echo ‘blacklist nouveau’ >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) –force reboot 드라이버 설치 진행 설치를 진행하면 여러가지 물어보는 메시지들이 뜨는데, 모두 yes를 입력해주면 된다. # bash bash NVIDIA-Linux-x86_64-390.59.run 설치 확인 # bash vidia-smi 아래와 같은 출력이 나오면 성공한 것이다. #출력예시 [[email protected] nvidea]# nvidia-smi Thu May 14 11:48:33 2020 +—————————————————————————–+ | NVIDIA-SMI 435.21 Driver Version: 435.21 CUDA Version: 10.1 | |——————————-+———————-+———————-+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 1050 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | 35% 36C P8 N/A / 75W | 0MiB / 1999MiB | 0% Default | +——————————-+———————-+———————-+ +—————————————————————————–+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +—————————————————————————–+ NVIDIA-CONTAINER-RUNTIME 설치 패지키 repo 추가 본인의 배포판에 맞는 패키지 repository를 추가한다. 정확한 내용은 nvidia 깃허브에서 제공하는 내용을 확인한다. 아래 내용은 포스팅 작성일 기준의 repo 설정방법이다. # bash # Redhat계열 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.repo | \ sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-runtime.repo # bash # Debian 계열 curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | \ sudo apt-key add – distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.list | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list sudo apt-get update 패키지 설치 # bash # Redhat계열 yum -y install nvidia-container-runtime # bash # Debian 계열 apt-get install -y nvidia-container-runtime 설치 확인 #bash which nvidia-container-runtime-hook 여기까지 진행이 되었다면, docker 컨테이너에서 GPU자원을 사용할 수 있는 준비가 완료 된 것이다. 컨테이너 GPU 사용 확인 –gpus 플레그를 추가하여 컨테이너 시작시 GPU 리소스에 접근하도록 설정할 수 있다. #bash docker run -it –rm –gpus all ubuntu nvidia-smi docker로 ubuntu 컨테이너가 실행되고, 내부에서 nvidia-smi 명령어가 동작하는 것을 확인 했다면 정상적으로 셋팅 된것이다. 반응형
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docker 컨테이너에서 GPU 사용
글 작성자: 모두의 근삼이
본 내용은 2020년 5월 14일에 작성 됨
본 내용은 docker community에디션 19.03.5 버전을 기준으로 작성 됨
예전에 docker에서 gpu를 사용해야 할때, nvidia 그래픽 카드를 지원하는 nvidia-docker 명령어를 따로 설치하여 사용했었는데, docker 진영에서 업데이트를 통해 위의 내용을 흡수하여 반영한 듯 하다. docker 공식 docs의 내용을 확인하면, 이제 별도의 명령어를 설치하지 않고, nvidia-container-runtime 이라는 패키지를 설치하는 것으로 docker 자체 명령어를 사용하여 nvidia-gpu 자원을 컨테이너에서 사용할 수 있도록 지원하는 것으로 보인다.
요구사항
nvidia 그래픽카드가 장착 된 linux 서버
docker 19.03.5 버전 이상
(본인의 테스트 환경에 설치된 도커버전이며, 최소 요구 버전은 아닐 수 있음. 더 낮은 버전에서도 지원이 된다면 알려주면 감사!)
docker 설치에 관한 내용은 공식 docs를 참고 바람
환경 설정
그래픽카드 드라이버 설치
NVIDIA 드라이버 페이지에서 본인의 그래픽카드에 맞는 드라이버를 다운로드 받는다.
필수 패키지 설치
# bash yum update yum -y install kernel-devel kernel-headers gcc make
nouveau 비활성화 및 재부팅
# bash echo ‘blacklist nouveau’ >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) –force reboot
드라이버 설치 진행
설치를 진행하면 여러가지 물어보는 메시지들이 뜨는데, 모두 yes를 입력해주면 된다.
# bash bash NVIDIA-Linux-x86_64-390.59.run
설치 확인
# bash vidia-smi
아래와 같은 출력이 나오면 성공한 것이다.
#출력예시 [root@agent246 nvidea]# nvidia-smi Thu May 14 11:48:33 2020 +—————————————————————————–+ | NVIDIA-SMI 435.21 Driver Version: 435.21 CUDA Version: 10.1 | |——————————-+———————-+———————-+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 1050 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | 35% 36C P8 N/A / 75W | 0MiB / 1999MiB | 0% Default | +——————————-+———————-+———————-+ +—————————————————————————–+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +—————————————————————————–+
NVIDIA-CONTAINER-RUNTIME 설치
패지키 repo 추가
본인의 배포판에 맞는 패키지 repository를 추가한다. 정확한 내용은 nvidia 깃허브에서 제공하는 내용을 확인한다. 아래 내용은 포스팅 작성일 기준의 repo 설정방법이다.
# bash # Redhat계열 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.repo | \ sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-runtime.repo
# bash # Debian 계열 curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | \ sudo apt-key add – distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.list | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list sudo apt-get update
패키지 설치
# bash # Redhat계열 yum -y install nvidia-container-runtime
# bash # Debian 계열 apt-get install -y nvidia-container-runtime
설치 확인
#bash which nvidia-container-runtime-hook
여기까지 진행이 되었다면, docker 컨테이너에서 GPU자원을 사용할 수 있는 준비가 완료 된 것이다.
컨테이너 GPU 사용 확인
–gpus 플레그를 추가하여 컨테이너 시작시 GPU 리소스에 접근하도록 설정할 수 있다.
#bash docker run -it –rm –gpus all ubuntu nvidia-smi
docker로 ubuntu 컨테이너가 실행되고, 내부에서 nvidia-smi 명령어가 동작하는 것을 확인 했다면 정상적으로 셋팅 된것이다.
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nvidia-docker 대신 docker run –gpus로
GPU를 활용가능한 도커 컨테이너들을 관리하기 위해 nvidia가 만든 nvidia-docker가
명령어가 기존의 docker 커맨드에 통합되는 듯 하다.
기존에 cpu 버전은 docker 명령어로 gpu버전은 nvidia-docker 명령어를 사용했는데
최근 (2019년 11월 현재 기준) 다시 서버를 세팅하면서 보니 docker 버전에 따라 다르지만 점차 docker
명령어의 태그 표현으로 사용할 수 있게 바뀌었다.
docker를 설치하고 나서 nvidia-docker를 설치하고 나서 보니 nvidia-docker 명령어가 아예 없어서 처음엔 설치가 잘못된 것을 의심했는데 그게 아니었다.
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
깃헙의 예제를 보면 다음과 같다.
$ docker run –gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
nvidia-docker 명령 대신 docker 명령을 사용해도 되며 –gpus 태그로 컨테이너를 할당할 gpu 갯수나 번호등을 할당해 사용할 수 있다. issue 보드에도 왜 nvidia-docker 명령이 설치했는데도 안되느냐 말들이 보이는 것은 명령어 자체가 바뀌어 생기는 문제인것 같다. 물론 nvidia-docker 명령을 사용하기 위한 방법이 깃헙 페이지에 소개는 되고 있으나 미래에 지원 자체가 끊길 것임을 암시하고 있다.
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