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 TensorFlow Serving是一个… 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？
- 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。
- 默认情况下， nvidia-docker 将主机上的所有 GPUs 映射到容器中。
- 如果每次新添机器，传统的方式需要在每台机器上把这些工具包和库都安装…
- 现在，让我们在 DGX-1 服务器上部署该容器。
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。 一种用于定义层的机制是 Dockerfile 。 Dockerfile 就像一个蓝图，文件中的每一条指令都会给图像添加一个新的层。 让我们看看 deviceQuery 应用程序的 Dockerfile 。 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。
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实际上将GPU映射到Docker下很容易，只需要在… 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。 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。 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 。 让我们看看启动一个更复杂的应用程序有多容易，比如 TensorFlow ，它需要 NumPy 、 Bazel 和无数其他依赖项。
【系统：CentOS7，NvidiaTitanX】最近在使用GPU计算，同时也在使用docker做虚拟化环境。 那么问题来了，在虚拟机下如何使用GPU呢？ 在网上找到了很多答案，例如使用LXC等。
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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。 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。 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。
在过去的几年里，使用容器来大规模部署数据中心应用程序的数量急剧增加。 原因很简单：容器封装了应用程序的依赖项，以提供可重复和可靠的应用程序和服务执行，而无需整个虚拟机的开销。 区分容器和基于 hypervisor nvidia-docker 的虚拟机（ vm ）很重要。 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: nvidia-docker部署使用
您甚至不需要下载和构建 TensorFlow ，您可以直接使用 Docker Hub 上提供的图像。 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 。
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。 版权声明：本文为CSDN博主「xiewenbo」的原创文章，遵循CC nvidia-docker nvidia-docker nvidia-docker nvidia-docker 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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。 图2 创建成功，查看到pvc的名称。
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。 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 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。 在我们目前的例子中，我们在一个有两个 GPUs NVIDIA X Titan 的工作站上构建并运行 device-query 。
nvidia-docker: NVIDIA Docker 用 GPU 运行 caffe
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 Nvidia-docker日志类似，如果看到有问题，那么就根据问题找资料，为什么会出现，因为这个牵涉的地方很多，如果两个状态都没有问题，那么接着查找。 本来以为这周关于gpu的运行又要搞不定了，结果昨天，也就是周五下午，终于搞定了，内心很开森有木有，一周了，终于over了，下来我来说下我的做法。
他的主要职责包括支持深度学习和高性能计算应用程序。 而且我们并不是唯一的一家：谷歌和微软分别使用我们的 CUDA 图片作为 TensorFlow 和 CNTK 的基础图片。 Google 提供 TensorFlow 的预构建 Docker 映像 通过他们的公共容器存储库，而微软 为 CNTK 提供 Dockerfile 则可以自己构建。
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