前一阵子写了一篇docker的学习笔记[1]，但是当时没有gpu，所以没法做显卡调用相关的内容。近机房的电脑启动了，有了实验环境，打算把docker调用gpu相关的内容测试一下。实验环境依然为Ubuntu16.04。
根据所看到的资料[2]以及docker的release notes[3]显示，19年7月的时候，docker已经在19.03版本中加入了NVIDIA GPU的runtime，所以本篇会针对此进行学习和实验，而不是旧版的nvidia-docker或者nvidia-docker2。
环境安装
首先需要在拥有NVIDIA GPU显卡的机子上安装显卡驱动，使用一些参数会让安装省去许多麻烦
./NVIDIA-Linux-x86_64-440.36.run --no-opengl-files --no-x-check --no-nouveau-check然后根据docker的官方文档在服务器中安装docker-ce，安装完后默认可以得到新版的docker，目前是19.03.6
根据nvidia-docker的官方github，还需要安装nvidia-container-toolkit
# Add the package repositories
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
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
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker测试
我在单卡服务器上测试了官方示例，结果如图
为了能在docker中训练与部署模型，我们需要一个开发环境的镜像。pytorch在DockerHub[4]上传了许多已经制作好的镜像，我们可以用来作为基础镜像
docker pull pytorch/pytorch:1.1.0-cuda10.0-cudnn7.5-devel映射个测试目录，启动容器
docker run -it --gpus=all -v /home/eagle/project/test:/workspace pytorch/pytorch:1.1.0-cuda10.0-cudnn7.5-devel在测试目录/home/eagle/project/test下创建一个名为test.py的文件，随便找一份训练代码写进去，在容器中运行python test进行测试
可以看到训练正常，至此测试就可以结束了。
其它
可以看到，docker 19.03之后，调用NVIDIA GPU还是很方便的。不过目前NVIDIA官方暂未支持docker-compose[5]，期待后续的完善。
PS：期待WSL2也尽快的支持GPU调用，这样炼丹就会更方便了。
参考
- ^Docker学习笔记 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/105818436
- ^K8S 生态周报| 2019-07-21~2019-07-28 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/75591755
- ^Docker Engine release notes | Docker Documentation https://docs.docker.com/engine/release-notes/#19030
- ^pytorch/pytorch Tags - Docker Hub https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags
- ^Support for NVIDIA GPUs under Docker Compose · Issue #6691 · docker/compose https://github.com/docker/compose/issues/6691
