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利用NVIDIA GPU通过Nvidia-Docker构建和运行Docker容器.zip

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简介：
本资料深入讲解了如何使用NVIDIA GPU以及Nvidia-Docker技术来高效地构建与运行Docker容器，适用于需要进行高性能计算或图形处理的学习者和技术人员。 Nvidia-docker 是一个利用 NVIDIA GPU 构建和运行 Docker 容器的实用程序。完整的文档和常见问题可以在存储库的 wiki 中找到。 快速入门指南： 确保你已经安装了适用于你的发行版版本的 NVIDIA 驱动程序和支持的 Docker 版本。

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  • 利用NVIDIA GPU通过Nvidia-Docker构建和运行Docker容器.zip
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    本资料深入讲解了如何使用NVIDIA GPU以及Nvidia-Docker技术来高效地构建与运行Docker容器，适用于需要进行高性能计算或图形处理的学习者和技术人员。 Nvidia-docker 是一个利用 NVIDIA GPU 构建和运行 Docker 容器的实用程序。完整的文档和常见问题可以在存储库的 wiki 中找到。 快速入门指南： 确保你已经安装了适用于你的发行版版本的 NVIDIA 驱动程序和支持的 Docker 版本。
     
  • NVIDIA Container Toolkit: 使用NVIDIA GPU构建与运行Docker容器（开源）
    优质
    简介：NVIDIA Container Toolkit是一款开源工具，用于简化在搭载NVIDIA GPU的系统上构建和运行Docker容器的过程，助力深度学习与高性能计算应用。 NVIDIA Container Toolkit使用户能够构建并运行具有GPU加速的Docker容器。该工具包包含了容器运行时库以及实用程序，用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU的功能。在使用前，请确保已经在Linux发行版上安装了NVIDIA驱动程序和Docker引擎，并且不需要在主机系统中安装CUDA Toolkit，但必须安装NVIDIA驱动程序。 此外，NVIDIA Container Toolkit支持多种不同的容器引擎——包括但不限于 Docker、LXC 和 Podman等。根据《用户指南》，可以使用这些引擎来运行GPU容器。该工具包的架构设计使得它能够轻松地与生态系统中的各种容器引擎配合工作，并提供不同选项用于枚举GPU以及实现CUDA容器的支持功能。
     
  • numpy-gpu：利用Copperhead在NVIDIA GPU上运行numpy
    优质
    numpy-gpu项目旨在通过Copperhead库将numpy代码迁移至NVIDIA GPU上执行，显著提升大规模数值计算任务性能。 在 NVIDIA GPU 上使用 numpy（通过 Copperhead）。部署：CUDNN 4.8 CUDA 6.5 为了使它工作，我必须： 将铜头源代码中 move() 函数的所有用法更改为 std::move() 以避免与 boost::move() 混淆； 在 cuda 或 thrust 包含文件中删除对 GCC 版本的限制； 在 Copperhead 源码中的某处添加对 Thrust 重新标记的包含。 安装： 首先，安装 CUDA 6.5，然后： （使用 virtualenv 简而言之；源 nutshellbinactivate） pip 安装 numpy codepy cd copperhead python setup.py build python setup.py install 或者如果您信任它：source setup.sh 用 GPU 测试 numpy: cd copperhead 样品
     
  • NVIDIA-GPU-Monitor：利用nvidia-smi监控NVIDIA GPU的使用率
    优质
    NVIDIA-GPU-Monitor是一款基于nvidia-smi工具开发的应用程序，专注于实时监测和分析NVIDIA GPU的性能指标及使用情况。 Nvidia GPU监视器使用nvidia-smi帮助监控Nvidia GPU的利用率。 安装及使用方法如下： - 使用npm： ``` $ npm install --save nvidia-gpu-monitor ``` - 使用yarn： ``` $ yarn add nvidia-gpu-monitor ```
     
  • 在Ubuntu 20.04中安装Docker和NVIDIA-Docker包
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    本指南详细介绍了如何在Ubuntu 20.04系统上安装Docker及NVIDIA-Docker，适用于需要GPU加速容器环境的用户。 1）nvidia-docker需要安装以下deb包：libnvidia-container1_1.4.0-1_amd64.deb, libnvidia-container-dev_1.4.0-1_amd64.deb, libnvidia-container-tools_1.4.0-1_amd64.deb, nvidia-container-runtime_3.5.0-1_amd64.deb, nvidia-container-toolkit_1.5.1-1_amd64.deb 以及 nvidia-docker2_2.6.0-1_all.deb。 2）对于docker，需要安装的deb包包括：containerd.io_1.6.26-1_amd64.deb, docker-buildx-plugin_0.11.2-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb, docker-ce_24.0.7-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb，docker-ce-cli_24.0.7-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb 和 docker-compose-plugin_2.21.0-1~ubuntu。
     
  • Docker、NVIDIA-Docker、GCC、Make和Build-Essential的离线安装包.zip
    优质
    本资源包含Docker、NVIDIA-Docker、GCC、Make及Build-Essential等开发工具的离线安装包，适用于需要在无网络环境下快速部署相关环境的用户。 资源包包含了docker、nvidia-docker、gcc、make、build-essential的离线安装文件及其依赖项，主要用于在无网络环境部署基于Docker的PyTorch开发环境。所有文件均可通过apt-get download命令获取，作者已经将每个软件及所需依赖逐一下载并打包在一起。
     
  • 使用Docker挂载NVIDIA显卡以运行PyTorch的步骤
    优质
    本文章详细介绍如何利用Docker结合NVIDIA驱动来设置环境并运行基于PyTorch的深度学习项目，包括安装必要的软件和配置容器以访问主机上的GPU资源。 主要介绍了如何使用Docker挂载NVIDIA显卡来运行Pytorch的方法，具有很好的参考价值，需要的朋友可以参考一下。
     
  • CentOS 7.6 离线安装 Docker CE 19.03 和 nvidia-docker 2
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    本文介绍在 CentOS 7.6 操作系统下进行 Docker CE 19.03 的离线安装步骤，并详细讲解了如何配置和使用nvidia-docker 2，适用于需要在无网络环境下部署容器服务的用户。 在离线环境下，在CentOS 7.6系统上安装Docker CE-19.03及NVIDIA Docker 2.4版本的步骤如下： 首先，准备所需的文件：`docker-local.tar` 压缩包中包含 `docker-ce-19.03` 的 RPM 包；而 `nvidia-docker2.zip` 文件则包含了 NVIDIA Docker 2.4 版本的相关组件。以下是具体的安装流程： ### 安装 Docker 1. 解压并进入 `docker-local.tar` 目录： ```bash cd docker-local ``` 2. 使用 RPM 包进行安装，忽略依赖关系和强制覆盖已存在的文件： ```bash rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force ``` 3. 启用 Docker 服务并启动它： ```bash systemctl enable docker && systemctl start docker ``` 4. 验证安装是否成功，可以通过查看本地镜像来确认： ```bash docker images ``` ### 安装 NVIDIA-Docker 1. 解压 `nvidia-docker2.zip` 并进入解压后的目录： ```bash cd nvidia-docker2 ``` 2. 使用 RPM 包进行安装，忽略依赖关系和强制覆盖已存在的文件： ```bash rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force ``` ### 配置 Docker 并重启 1. 替换 `/etc/docker/daemon.json` 文件。请注意将默认路径（例如：`/data/docker`）替换为实际所需的安装路径。 2. 重新加载 systemd 配置并重启 Docker 服务： ```bash systemctl daemon-reload && systemctl restart docker ``` 以上步骤详细描述了如何在离线环境下，于 CentOS 7.6 系统中完成Docker CE-19.03及NVIDIA-Docker2.4版本的安装和配置。
     
  • 利用Docker迅速构建Hadoop容器集群.zip
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    本资料详细介绍了如何使用Docker技术快速搭建和管理Hadoop环境的容器化集群，适合开发者及系统管理员学习参考。 人工智能与Hadoop结合的应用研究探讨了如何利用Hadoop分布式计算框架来提升人工智能算法的处理能力和效率。通过将大规模数据集存储在Hadoop文件系统中，并使用MapReduce编程模型进行并行化处理，可以有效加速机器学习和深度学习任务的数据预处理、训练及预测过程。 此外，结合Spark等更高级别的抽象层技术与Hadoop生态系统集成，则可进一步优化计算资源的利用效率。这种组合方式不仅能够支持实时数据分析需求，还为复杂的人工智能应用场景提供了强大的技术支持。
     
  • 内网部署Docker+NVIDIA容器工具包整合包
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    本项目提供了一套详细的指南和脚本，用于在企业内部网络环境中安装与配置Docker及NVIDIA容器工具包。通过这套方案，用户能够在不连接互联网的前提下，高效地搭建支持GPU加速的Docker环境，特别适用于需要高性能计算任务的企业数据中心或实验室设置。 内置了部署命令，只需一键安装即可。