ubuntu2004 上安装与使用NVIDIA GPU A100
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先安装显卡驱动
https://blog.csdn.net/qq_36999834/article/details/107589779 -
用容器的方式安装cuda
| ## 创建并启动容器，启动gpu docker要加上 --gpus all 选项, -i表示交互，-t表示分配一个伪终端， | |
| ## --rm自动删除停止运行的容器，如果exit，则会删掉这个容器，如果后面想继续使用这个容器，不需要添加这个选项 | |
| docker run -it --gpus all nvidia/cuda:11.0-base |
- 用容器的方式安装tensorrt
| # 安装TensorRt镜像 | |
| docker pull nvcr.io/nvidia/tensorrt:21.11-py3 | |
| # 使用TensorTt镜像创建一个容器，其中local_dir是共享到容器的目录 | |
| docker run --gpus all -it -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/tensorrt:21.11-py3 | |
| docker run --gpus all --name cjl -it -v /home/cj/ResNet:/home/ResNet nvcr.io/nvidia/tensorrt:21.11-py3 | |
- NVIDIA 查看版本
| nvcc --version | |
| nvidia-smi |
- 容器中安装使用torch
| pip3 install torch==1.11.0+cu115 torchvision==0.12.0+cu115 torchaudio==0.11.0+cu115 -f https://download.pytorch.org/whl/cu115/torch_stable.html | |
nvidia镜像资源：Data Science, Machine Learning, AI, HPC Containers | NVIDIA NGC
TensorRT使用参考链接：Speeding Up Deep Learning Inference Using TensorRT | NVIDIA Developer Blog
Nvidia-docker参考链接：NVIDIA Docker: GPU Server Application Deployment Made Easy | NVIDIA Developer Blog
Docker参考链接：https://yeasy.gitbook.io/docker_practice/image/pull
nvidia-docker安装参考：Installation Guide — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation
https://blog.csdn.net/m0_46825740/article/details/121418113
使用sudo权限安装docker后，普通用户无法使用 docker run命令运行镜像的问题：docker: Got permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/run/docker.sock
| # 直接执行下面这条命令即可 | |
| sudo chmod 666 /var/run/docker.sock |
https://yyixx.com/docs/op/docker/nvidia_docker/
标签：容器,run,ubuntu2004,A100,--,NVIDIA,nvidia,docker From： https://www.cnblogs.com/sexintercourse/p/18555456