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Configurando o NVIDIA CUDA Toolkit em um contêiner Docker no Debian/Ubuntu


Aproveitar o poder das GPUs NVIDIA em sistemas Debian e Ubuntu geralmente requer navegar em um labirinto de configurações e dependências. O CUDA Toolkit da NVIDIA, essencial para tarefas aceleradas por GPU, pode simplificar isso com o Docker. Ao colocar o kit de ferramentas em contêineres, os desenvolvedores garantem um ambiente consistente, simplificado e otimizado em todos os sistemas. Neste guia, detalharemos as etapas para integrar perfeitamente o CUDA Toolkit em um contêiner Docker para essas distribuições Linux populares.

Neste tutorial você aprenderá:

  • Como configurar o Docker no Debian e Ubuntu para compatibilidade com GPU.
  • Os fundamentos do CUDA Toolkit da NVIDIA e sua importância para tarefas aceleradas por GPU.
  • Etapas para integrar perfeitamente o CUDA Toolkit em um contêiner Docker.
  • Melhores práticas para manter e atualizar seu ambiente Docker habilitado para CUDA.
  • Solução de problemas comuns e garantia de desempenho ideal da GPU.

Preparando-se para ambientes Docker acelerados por GPU no Debian e Ubuntu

Com os drivers NVIDIA já instalados em seu sistema Debian ou Ubuntu, você está na metade da configuração básica para tarefas aceleradas por GPU. Neste guia, aproveitaremos essa base para integrar perfeitamente o CUDA Toolkit da NVIDIA em um contêiner Docker. Esse ambiente em contêiner fornecerá uma plataforma consistente e simplificada para todos os seus cálculos de GPU, garantindo que você possa se concentrar na tarefa em questão sem se preocupar com configurações. Vamos nos aprofundar e fazer com que aquela GPU poderosa realmente funcione para você.

  1. Instalação de drivers NVIDIA
    Antes de mergulhar na integração do CUDA Toolkit com Docker, é fundamental ter os drivers NVIDIA instalados corretamente em seu sistema. Esses drivers atuam como uma ponte entre o seu sistema operacional e o hardware da GPU NVIDIA, garantindo comunicação e desempenho ideais. Se você estiver usando Debian ou Ubuntu e ainda não instalou os drivers NVIDIA, ou se não tiver certeza sobre sua instalação atual , nós ajudamos você.Para usuários do Debian, siga nosso abrangente Guia de instalação do Debian NVIDIA e os entusiastas do Ubuntu podem consultar o tutorial detalhado de instalação do Ubuntu NVIDIA.Certifique-se de ter instalado e verificado os drivers com sucesso antes de prosseguir para as próximas etapas. . Essa base é crucial para a operação perfeita de tarefas aceleradas por GPU no Docker.
  2. Instalação do Docker
    Para conteinerizar o NVIDIA CUDA Toolkit, Docker é nossa plataforma preferida. O Debian e o Ubuntu fornecem convenientemente o Docker em seus repositórios, tornando o processo de instalação simples. Ao instalar o Docker, você equipa seu sistema com a capacidade de criar, implantar e executar aplicativos em contêineres, garantindo ambientes consistentes. Aqui estão os comandos para instalar o Docker:Atualizar o índice do pacote APT

    # apt update

    Instale o Docker usando o pacote docker.io

    apt install docker.io

    Verifique o status e a versão do Docker

    # systemctl status docker
    docker --version
    
  3. Instalação do Docker
    Para executar contêineres Docker acelerados por GPU, precisaremos do NVIDIA Container Toolkit. Este kit de ferramentas estende o Docker para aproveitar totalmente as GPUs NVIDIA, garantindo que os recursos da GPU possam ser usados em contêineres sem problemas. Seguindo os comandos abaixo, configuraremos nosso sistema Debian ou Ubuntu para reconhecer e interagir adequadamente com GPUs NVIDIA a partir de contêineres Docker. Execute os seguintes comandos em sequência: Baixe a chave NVIDIA GPG

    $ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey -o /tmp/nvidia-gpgkey
    

    Carregue a chave GPG e salve-a

    # gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg /tmp/nvidia-gpgkey
    

    Baixe o arquivo de lista do kit de ferramentas de contêiner NVIDIA

    $ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list -o /tmp/nvidia-list
    

    Modifique o arquivo de lista para incluir a assinatura

    # sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' /tmp/nvidia-list > /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
    

    Atualizar o banco de dados do pacote

    # apt-get update
  4. Configurando o Docker para suporte NVIDIA
    Tendo o NVIDIA Container Toolkit instalado, a próxima tarefa essencial é configurar o Docker para reconhecer e utilizar GPUs NVIDIA. Configure o tempo de execução do Docker para usar o NVIDIA Container Toolkit usando o comando nvidia-container-cli, você modifique a configuração do Docker para usar o tempo de execução da NVIDIA:

    # nvidia-container-cli configure --runtime=docker
    

    Nos bastidores, este comando faz alterações no arquivo /etc/docker/daemon.json. Como resultado, o Docker toma conhecimento do tempo de execução da NVIDIA e pode acessar os recursos da GPU. Depois de modificar a configuração do Docker, é vital reiniciar o daemon do Docker para que as alterações tenham efeito:

    # systemctl restart docker
  5. Executando a imagem NVIDIA CUDA Docker
    Com todas as configurações necessárias implementadas, começa a parte interessante: executar um contêiner Docker com suporte para GPU NVIDIA. A NVIDIA mantém uma série de imagens CUDA no Docker Hub. Para este tutorial, usaremos a tag 12.2.0-base-ubuntu22.04. No entanto, sempre verifique as tags mais recentes no NVIDIA CUDA Docker Hub para se manter atualizado.
    Extraia a imagem específica do NVIDIA CUDA:

    # docker pull nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04
    

    Execute o contêiner Docker com suporte a GPU:

    # docker run --gpus all -it nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04 bash

    Este comando executa o contêiner Docker com acesso total à GPU (--gpus all) e fornece um shell interativo dentro do contêiner. Uma vez lá dentro, você pode usar utilitários NVIDIA como nvidia-smi para confirmar o acesso à GPU.

Mantendo seu ambiente Docker habilitado para CUDA

Em um cenário tecnológico em rápida evolução, é crucial manter atualizado seu ambiente Docker habilitado para CUDA. Verifique regularmente o NVIDIA CUDA Docker Hub para atualizações de imagem. Mantenha-se informado sobre os lançamentos da NVIDIA e do Docker, gerencie recursos de GPU criteriosamente ao executar vários contêineres, faça backup de configurações essenciais e interaja ativamente com a comunidade para obter dicas e práticas recomendadas. Manter-se proativo garantirá desempenho e segurança ideais para seus projetos acelerados por GPU.

Solução de problemas e garantia do desempenho da GPU

Encontrar soluços é inevitável em qualquer empreendimento técnico, e um ambiente Docker habilitado para CUDA não é exceção. Ao se deparar com problemas, reveja as etapas de configuração para detectar quaisquer descuidos. Use ferramentas como nvidia-smi dentro do seu contêiner para verificar a acessibilidade da GPU. Certifique-se de que seus drivers NVIDIA sejam compatíveis com a versão CUDA que você está implantando. Por último, monitore o uso da GPU para evitar gargalos. Estar atento a essas áreas abrirá o caminho para uma experiência mais suave e desempenho ideal da GPU.

Conclusão

Aproveitar a poderosa sinergia entre a plataforma CUDA da NVIDIA e o Docker oferece um ambiente robusto e flexível para aplicativos acelerados por GPU. Embora o processo de configuração possa parecer complexo inicialmente, os benefícios em escalabilidade, reprodutibilidade e desempenho são incomparáveis. Seguindo diligentemente as etapas descritas e aderindo às práticas recomendadas, você estará bem preparado para aproveitar todo o potencial da sua GPU. Como acontece com qualquer jornada tecnológica, o aprendizado contínuo e o envolvimento com a comunidade servirão como ativos valiosos, garantindo que você permaneça na vanguarda dos avanços da computação GPU.

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