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Ubuntu 22.04 LTS 安装nvidia-docker NVIDIA Container Toolkit

2024年07月31日 微服务 我要评论
安装nvidia-container-toolkit。

安装docker

sudo apt install docker.io

docker info

yeqiang@yeqiang-ms-7b23:~$ sudo docker info
client:
 context:    default
 debug mode: false

server:
 containers: 12
  running: 0
  paused: 0
  stopped: 12
 images: 67
 server version: 20.10.21
 storage driver: overlay2
  backing filesystem: xfs
  supports d_type: true
  native overlay diff: true
  userxattr: false
 logging driver: json-file
 cgroup driver: systemd
 cgroup version: 2
 plugins:
  volume: local
  network: bridge host ipvlan macvlan null overlay
  log: awslogs fluentd gcplogs gelf journald json-file local logentries splunk syslog
 swarm: inactive
 runtimes: runc io.containerd.runc.v2 io.containerd.runtime.v1.linux
 default runtime: runc
 init binary: docker-init
 containerd version: 
 runc version: 
 init version: 
 security options:
  apparmor
  seccomp
   profile: default
  cgroupns
 kernel version: 5.19.0-50-generic
 operating system: ubuntu 22.04.2 lts
 ostype: linux
 architecture: x86_64
 cpus: 6
 total memory: 31.28gib
 name: yeqiang-ms-7b23
 id: wbwu:ntcf:2b5d:vxmx:dyyi:puyq:wl2a:7saj:5zs2:lyiz:vm7a:dihq
 docker root dir: /home/docker
 debug mode: false
 registry: https://index.docker.io/v1/
 labels:
 experimental: false
 insecure registries:
  127.0.0.0/8
 live restore enabled: false

安装nvidia container toolkit

配置apt源

distribution=$(. /etc/os-release;echo $id$version_id)
curl -s -l https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -l https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

安装nvidia-container-toolkit

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

安装日志

命中:1 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu jammy inrelease
命中:2 http://packages.microsoft.com/repos/code stable inrelease                                                                       
命中:3 https://dl.google.com/linux/chrome/deb stable inrelease                                                                         
命中:4 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu jammy-updates inrelease             
获取:5 https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  inrelease [1,484 b]
命中:6 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu jammy-backports inrelease
命中:7 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu jammy-security inrelease
命中:8 http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security inrelease
命中:9 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu jammy-proposed inrelease
获取:10 https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  packages [29.2 kb]
已下载 30.7 kb,耗时 1秒 (28.0 kb/s)   
正在读取软件包列表... 完成
w: https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64/inrelease: 密钥存储在过时的 trusted.gpg 密钥环中(/etc/apt/trusted.gpg),请参见 apt-key(8) 的 deprecation 一节以了解详情。
正在读取软件包列表... 完成
正在分析软件包的依赖关系树... 完成
正在读取状态信息... 完成                 
将会同时安装下列软件:
  libnvidia-container-tools libnvidia-container1 nvidia-container-toolkit-base
下列【新】软件包将被安装:
  libnvidia-container-tools libnvidia-container1 nvidia-container-toolkit nvidia-container-toolkit-base
升级了 0 个软件包,新安装了 4 个软件包,要卸载 0 个软件包,有 71 个软件包未被升级。
需要下载 4,050 kb 的归档。
解压缩后会消耗 15.7 mb 的额外空间。
获取:1 https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  libnvidia-container1 1.13.5-1 [928 kb]
获取:2 https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  libnvidia-container-tools 1.13.5-1 [24.9 kb]
获取:3 https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  nvidia-container-toolkit-base 1.13.5-1 [2,244 kb]
获取:4 https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  nvidia-container-toolkit 1.13.5-1 [853 kb]               
已下载 4,050 kb,耗时 12秒 (337 kb/s)                                                                                                  
正在选中未选择的软件包 libnvidia-container1:amd64。
(正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 263151 个文件和目录。)
准备解压 .../libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb  ...
正在解压 libnvidia-container1:amd64 (1.13.5-1) ...
正在选中未选择的软件包 libnvidia-container-tools。
准备解压 .../libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb  ...
正在解压 libnvidia-container-tools (1.13.5-1) ...
正在选中未选择的软件包 nvidia-container-toolkit-base。
准备解压 .../nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb  ...
正在解压 nvidia-container-toolkit-base (1.13.5-1) ...
正在选中未选择的软件包 nvidia-container-toolkit。
准备解压 .../nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb  ...
正在解压 nvidia-container-toolkit (1.13.5-1) ...
正在设置 nvidia-container-toolkit-base (1.13.5-1) ...
正在设置 libnvidia-container1:amd64 (1.13.5-1) ...
正在设置 libnvidia-container-tools (1.13.5-1) ...
正在设置 nvidia-container-toolkit (1.13.5-1) ...
正在处理用于 libc-bin (2.35-0ubuntu3.2) 的触发器 ...

验证安装

root@yeqiang-ms-7b23:~# systemctl restart docker
root@yeqiang-ms-7b23:~# docker run --rm -it --gpus all ubuntu:22.04 /bin/bash
root@cad0abb4936b:/# nvidia-smi
tue aug  1 00:57:29 2023       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| nvidia-smi 520.61.05    driver version: 520.61.05    cuda version: 11.8     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| gpu  name        persistence-m| bus-id        disp.a | volatile uncorr. ecc |
| fan  temp  perf  pwr:usage/cap|         memory-usage | gpu-util  compute m. |
|                               |                      |               mig m. |
|===============================+======================+======================|
|   0  nvidia geforce ...  off  | 00000000:01:00.0  on |                  n/a |
|  0%   51c    p8    21w / 160w |    528mib /  6144mib |     29%      default |
|                               |                      |                  n/a |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| processes:                                                                  |
|  gpu   gi   ci        pid   type   process name                  gpu memory |
|        id   id                                                   usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+
root@cad0abb4936b:/# 

参考资料:

installation guide — container-toolkit 1.13.5 documentation

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