Ubuntu 20.04下Docker与NVIDIA Container Toolkit的安装与配置

随着人工智能和深度学习的发展，GPU在数据处理和计算中发挥着越来越重要的作用。为了在Docker容器中充分利用GPU资源，我们需要在Ubuntu 20.04环境下安装Docker和NVIDIA Container Toolkit。本文将详细介绍安装步骤，并提供实际操作建议。

一、准备工作

首先，确保你的Ubuntu 20.04系统已经安装并正常运行，同时你的电脑已经安装了NVIDIA显卡和相应的驱动。你可以在NVIDIA官方网站下载并安装最新版本的显卡驱动。

二、安装Docker

1. 打开终端，更新软件包列表：

    sudo apt update

2. 安装必要的软件包，这些软件包允许apt使用HTTPS仓库，并添加Docker的官方GPG密钥：

    sudo apt install \
        apt-transport-https \
        ca-certificates \
        curl \
        software-properties-common

3. 添加Docker的官方仓库：

    curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

4. 添加Docker仓库到apt源列表：

    sudo add-apt-repository \
       "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
       $(lsb_release -cs) \
       stable"

5. 更新软件包列表：

    sudo apt update

6. 安装Docker引擎：

    sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

7. 验证Docker是否安装成功：

    sudo docker run hello-world

三、安装NVIDIA Container Toolkit

NVIDIA Container Toolkit允许用户构建和运行GPU加速的Docker容器。该工具包包括一个容器运行时库和实用程序，用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU。

1. 安装NVIDIA Container Toolkit：

    sudo apt install -y nvidia-container-toolkit

2. 验证NVIDIA Container Toolkit是否安装成功：

    nvidia-docker2 --version

如果命令成功运行并显示了有关NVIDIA Container Toolkit的信息，则说明安装成功。

四、构建和运行GPU加速的Docker容器

现在，你可以使用nvidia-docker2命令来构建和运行GPU加速的Docker容器了。例如，运行一个GPU加速的TensorFlow容器：

nvidia-docker2 run --runtime=nvidia -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu

这将启动一个基于TensorFlow的GPU加速容器，并允许你在其中运行GPU加速的代码。

总结：

通过本文的介绍，你应该已经成功在Ubuntu 20.04环境下安装了Docker和NVIDIA Container Toolkit，并学会了如何构建和运行GPU加速的Docker容器。在实际应用中，你可以根据自己的需求选择合适的GPU加速容器，并利用其强大的计算能力进行深度学习、图像处理等任务。希望本文能对你有所帮助，如有任何问题，欢迎随时提问。