DockerでGPUを使うメモ

このメモを読むと

・NVIDIA-Dockerを導入できる
・DockerにてGPU環境を構築できる
・PyTorchの動作確認ができる

検証環境

・Windows10Pro 22H2
・Ubuntu-22.04
・Docker 25.0.1
・NVIDIA製GPU
・2024/1/E時点

事前準備

UbuntuにDockerを入れるメモ | おれっち

NVIDIA-Docker

Dockerコンテナ内でNVIDIA GPUを利用するための拡張機能。
GPU環境はAIで遊ぶためにほぼ必須なので、使えるようにしましょう！

すること

NVIDIA-Dockerの導入
　・事前準備
　・インストール
　・動作確認

NVIDIA-Dockerの導入

とても簡単です！

事前準備

1 . GPUの種類を確認
　タスクマネージャー → パフォーマンス → GPU から確認可能

タスクマネージャー

2 . 下記から対応するドライバーをインストール
　ダウンロードタイプは " Studioドライバー（SD）" が良いかも。

最新の NVIDIA 公式ドライバーをダウンロード

インストール

1 . ターミナルでUbuntuを起動
2 . NVIDIA-Dockerリポジトリ追加用のURL生成

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

3 . NVIDIA-Dockerの公開GPGキーを取得

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

4 . NVIDIA-Dockerリポジトリを追加

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

5 . NVIDIA-Dockerのインストール

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-docker2

6 . Dockerデーモンの再起動

sudo systemctl restart docker

インストールできた！

動作確認

1 . PyTorchのDockerイメージを実行し、コンテナ起動

docker run --gpus all -it --rm --shm-size=8g nvcr.io/nvidia/pytorch:24.01-py3 bash

　Dockerイメージのバージョンは下記参照

PyTorch | NVIDIA NGC

インストールを終え、PyTorchコンテナが起動

2 . コマンドラインで下記実行

python3
import torch
print(torch.cuda.is_available())

コマンドライン

”True”が出たら、GPU環境上でのPyTorch動作確認成功です！
環境から抜けるときは ”Ctrl + D”

おわり

Docker上でPyTorchが動いた！

おしょうしな

Windows11でWSL2＋nvidia-dockerでPyTorchを動かすのがすごすぎた

WSL2+Docker DesktopでPytorchのGPU環境を構築する方法

【備忘録】PyTorchでよく使う動作確認Code - Qiita

参考にさせていただきました。ありがとうございます。