这里的一条是更新ldconfig，和source等同，-v显示所有的记录，如果ldconfig没用，那么需要加-v看看到底是那条的问题。 nvidia docker 这个错误我不知道是deepin系统独有的还是非主流服务器才会有，没错，这个错误我是发生在deepin上，别问我为什么前面还是ubuntu和centos，这里又deepin了。。。 还是在run的时候，爆出这个问题，前面会有一堆nvidia-docker-container的日志。
- 为了在我实验室的 DGX-1 上部署 device-query ，我只需拉取并运行映像。
- Ryan Olson 是 NVIDIA 全球现场组织的解决方案架构师。
- 这个错误我不知道是deepin系统独有的还是非主流服务器才会有，没错，这个错误我是发生在deepin上，别问我为什么前面还是ubuntu和centos，这里又deepin了。。。
- 因此， Docker 本机不支持容器中的 NVIDIA GPUs 。
- -v是磁盘挂载，咱们启动容器之后不是就进入了workspace目录嘛，在这里可以输入python进入python编辑界面，或者在…
- 让我们看看 deviceQuery 应用程序的 Dockerfile 。
Jonathan Calmels 是 nvidia docker NVIDIA 的系统软件工程师。 他的工作主要集中在 GPU 数据中心软件和用于深度学习的超大规模解决方案。 乔纳森拥有计算机科学与工程硕士学位。 这个命令启动 nvidia/digits 容器，并将运行 DIGITS web 服务的容器中的 端口映射到主机上的端口 8000 。 这种非持久性实际上是 Docker 的一个特性。 Docker 容器的每个实例都从映像定义的相同初始状态开始。
nvidia docker: ubuntu 安装NVIDIA驱动 cuda NVIDIA-docker
如图：pod中的容器，创建一个包含文件的目录，重启pod或系统重启后，此目录及其文件都会丢失，如何保证其不会丢失？ 请思考，如果随着业务量的增加，此目录需要的空间也要增加，如何解决？ 2.编辑 vim pvc.yml文件。
Vm 允许操作系统的多个副本，甚至多个不同的操作系统共享一台机器。 每个虚拟机可以承载和运行多个应用程序。 相比之下，容器被设计成虚拟化单个应用程序，并且部署在主机上的所有容器共享一个操作系统内核，如图 2 所示。
nvidia docker: 建立 Docker 中的 GPU 應用程式
这个命令生成一个名为 device-query nvidia docker 的 docker 容器映像，它继承了 CUDA 7 . Ubuntu 和 CentOS 可用的 CUDA 图像列表可以在 NVIDIA -docker 维基 上找到。 目录 目录 1、环境准备 1.1、Centos 7 64位安装1.2、网络配置 1.3、更改hostname 1.4、配置ssh免密码登录登录 2、安装Docker1.12.3和初步配置 2.1、安装Do…
- 部署容器是将容器映像从构建位置移动到运行位置的过程。
- 当您将您的 GPU 应用程序容器化时，请使用下面的注释与我们联系，以便我们可以将您的项目添加到 使用 nvidia-docker 的项目列表 。
- 由于默认安装的docker都是基于cpu版本的，如果想要配合GPU进行一些简单的部署的话，则需要安装nvidia-docker来结合使用。
- 如果您曾经花了一天的时间为一个科学或 深度学习 应用程序提供一个包含大量软件包的服务器，或者已经花费数周的时间来确保您的应用程序可以在多个 linux 环境中构建和部署，那么 Docker 容器非常值得您花费时间。
- 为了帮助安装，我们创建了一个 执行 docker 和 NVIDIA -docker 安装的可靠角色 。
但为了简单起见，在本文中，我们将其用于所有 Docker 命令。 解决这个问题的早期解决方案之一是在容器中完全安装 NVIDIA 驱动程序，并在启动时映射到与 NVIDIA GPUs （例如 /dev/nvidia0 ）对应的字符设备中。 此解决方案很脆弱，因为主机驱动程序的版本必须与容器中安装的驱动程序版本完全匹配。 这一要求大大降低了这些早期容器的可移植性，破坏了 Docker 更重要的特性之一。 Phil Rogers 是 NVIDIA 计算服务器产品的首席软件架构师。 Phil 现在主要关注的是 DGX-1 的系统软件，以及 GPU ——加速容器，用于将应用程序传送到该服务器。
nvidia docker: 安装 Docker 和 NVIDIA Docker
通常，容器运行速度更快，以裸机性能运行应用程序，并且更易于管理，因为进行操作系统内核调用没有额外的开销。 这里也别问我为什么我会有这种东西，被各种垃圾的博客坑得不要不要的。。。 如果docker有这种错误，说明之前有修改过daemon.json文件，并错误的进行了更新或删除，Docker daemon已经失效，所以需要重启docker即可。 而如果是启动的容器出现这个日志，那么需要将端口以及数据卷全部换了重做即可。 在这篇文章中，我们通过扩展 nvidia/cuda 映像并在多个不同的平台上部署我们的新容器，介绍了在容器中构建 GPU 应用程序的基本知识。
在下一节中，我们将研究一种扩展和向图像添加新内容的机制。 0 背景 Google在2016年2月开源了TensorFlow Serving，这个组件可以将TensorFlow训练好的模型导出，并部署成可以对外提供预测服务的RESTful/RPC接口。 有了这个组件，TensorFlow就可以实现应用机器学习的全流程：从训练模型、调试参数，到打包模型，最后部署服务，名副其实是一个从研究到生产整条流水线都齐备的框架。
nvidia docker: 构建应用程序
部署容器是将容器映像从构建位置移动到运行位置的过程。 部署容器的多种方法之一是 码头枢纽 ，这是一种云服务，用于承载容器映像，类似于 Github 托管 git 存储库的方式。 我们用来构建 device-query 的 nvidia/cuda 映像由 Docker Hub 托管。 让我们在容器中构建 deviceQuery 应用程序，方法是用应用程序的层扩展 CUDA 映像。
图2 创建成功，查看到pvc的名称。 Felix Abecasis 是 NVIDIA 的系统软件工程师，致力于使 GPU 应用程序更易于在数据中心部署和管理。 他拥有法国学校 EPITA 的计算机科学硕士学位。 这个屏幕截图显示了一个本地 web 浏览器连接到远程主机上的容器中运行的数字，使用 ssh 隧道进行转发本地主机： 8000 到运行容器的远程主机上的端口 8000 。 （点击查看更大的屏幕截图。）这就是为什么我们喜欢 NVIDIA 的 Docker 。
为了帮助安装，我们创建了一个 执行 docker 和 NVIDIA -docker 安装的可靠角色 。 Ansible 是一个自动化机器配置管理和应用程序部署的工具。 Nvidia-docker 本质上是围绕 docker 命令的包装器，它透明地为容器提供了在 GPU 上执行代码所需的组件。 只有在使用 nvidia-docker run 来执行使用 GPUs 的容器时才是绝对必要的。
作为 DIGITS 等开源软件的开发人员，我们希望像您这样的用户能够以最小的努力使用我们最新的软件。 我们推送到 Docker Hub 的 device-query 映像现在可供世界上任何支持 Docker 的服务器使用。 为了在我实验室的 DGX-1 上部署 nvidia docker device-query ，我只需拉取并运行映像。 0 候选版本，现在您可以通过加入 NVIDIA 加速计算开发人员计划 来访问它。
