Nu este oficial, dar îl puteți schimba distributie
variabilă pe pagina de instrucțiuni în ubuntu20.04
, ca aceasta:
distribution='ubuntu20.04' \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
Restul este la fel:
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
Apoi, puteți verifica instalarea:
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
Ar trebui să returneze ceva de genul acesta:
+--------------------------------------------- ----------------------------+
| Versiunea driverului NVIDIA-SMI 450.51.06: 450.51.06 Versiunea CUDA: 11.0 |
|-------------------------------+------------------ -----+----------------------+
| Persistența numelui GPU-M| Autobuz-Id Disp.A | Volatil Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Utilizare/Cap| Utilizarea memoriei | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|================================+================== =====+=======================|
| 0 Tesla T4 Pornit | 00000000:00:1E.0 Dezactivat | 0 |
| N/A 34C P8 9W / 70W | 0MiB / 15109MiB | 0% Implicit |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------- -----+----------------------+
+--------------------------------------------- ----------------------------+
| Procese: |
| GPU GI CI Tip PID Nume proces Memorie GPU |
| ID ID Utilizare |
|=================================================== =============================|
| Nu s-au găsit procese care rulează |
+--------------------------------------------- ----------------------------+
N.B.
Trebuie doar să folosesc nvidia-docker
pentru a face niște deep learning cu tensorflow, iar soluția pe care am dat-o mai sus nu are nicio problemă pentru antrenament și inferență.