GPU VNT1裸金属服务器NVIDIA525+CUDA12.0装机和DOCKER验证

举报
modelarts-dev-server 发表于 2023/07/26 10:52:40 2023/07/26
【摘要】 0. 前置条件 华为云Ant8裸金属服务器,使用镜像Ubuntu 18.04 for VNT1 BareMetal. 镜像中NVIDIA驱动等均未安装。本文旨在此机器上使用docker来运行GPU资源,并且运行pytorch。

0. 前置条件 

华为云VNT1裸金属服务器,使用镜像Ubuntu 18.04 for V100 BareMetal. 镜像中NVIDIA驱动等均未安装。

本文旨在此机器上使用docker来运行GPU资源,并且运行pytorch。

1. 安装nvidia驱动

wget  https://us.download.nvidia.cn/tesla/525.125.06/NVIDIA-Linux-x86_64-525.125.06.run
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-525.125.06.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-525.125.06.run

2. 安装cuda

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.0/local_installers/cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run
chmod +x cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run
sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run
安装时取消勾选驱动

查看cuda版本

/usr/local/cuda/bin/nvcc -V

3. 安装docker

curl https://get.docker.com | sh && sudo systemctl --now enable docker

4. 安装nvidia容器插件

配置nvidia容器

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

安装nvidia容器

apt-get update
apt-get install -y nvidia-container-toolkit
nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
systemctl restart docker

5. 方案验证:

拉取并启动镜像

docker run -ti --runtime=nvidia --gpus all pytorch/pytorch:latest bash

在容器中使用pytorch,可以看到cuda可以正常使用。

v100_docker_cuda.PNG

【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。