博文纲领：
在Docker中使用GPU
1、在Docker中使用GPU的方法主要包括以下几种：启动容器时指定显卡设备：使用gpus参数来指定显卡设备。例如，gpus 2表示使用第二块显卡；gpus device=1，2表示使用第一块和第二块显卡。从Docker 19版本开始，可以使用gpus all参数来表示使用所有GPU。
2、在Docker中使用GPU，需要确保服务器上安装了NVIDIA Container Toolkit。以下是具体的步骤：对于Ubuntu服务器： 配置生产仓库：首先，需要配置NVIDIA的官方GPU软件仓库，以便能够下载到最新的NVIDIA Container Toolkit。
3、安装GPU驱动：访问NVIDIA官网下载与显卡和操作系统对应的驱动版本，安装buildessential工具集，赋予驱动文件权限并执行安装命令。重启系统后验证显卡信息以确认驱动安装成功。安装Docker：通过github或gitee安装Docker，启动服务并验证安装。
4、关键步骤是安装nvidiacontainertoolkit，它允许与runC预启动钩子集成，为容器分配GPU资源。nvidiacontainertoolkit已经整合了nvidiadocker的相关功能，因此只需安装这个软件包。启用GPU支持：在docker命令中，可以通过runtime=nvidia选项启用GPU支持。还可以通过设置NV_GPU环境变量指定GPU设备。
5、解决这个问题的关键在于利用宿主机的资源。在启动Docker容器时，添加特定参数，告知Docker容器可以使用宿主机的GPU。这样，无需在容器内部重新配置CUDA，就能直接使用GPU了。验证是否成功的方法很简单，只需在容器中执行nvidia-smi命令。如果一切顺利，这个命令应该能正常运行。
怎么租用gpu服务器
1、选择云服务提供商。市面上有很多云服务提供商，如阿里云、腾讯云等，它们均提供GPU服务器租用服务。详细解释：选择云服务提供商是租用GPU服务器的第一步。不同的云服务提供商提供的服务、价格、性能等可能会有所不同。因此，需要根据自己的需求和预算来选择合适的云服务提供商。
2、首先，vast.ai作为最早提供租赁服务的平台，以其淘宝竞价模式吸引了不少用户。价格相对便宜，但用户需注意网络稳定性与带宽问题。其次，云服务器大厂如阿里云与华为云，提供GPU服务器租赁服务，但价格较高，主要面向企业级用户。对于C端用户，服务体验可能不如预期。
3、搭建多人共用的GPU服务器，可以按照以下步骤进行：选择服务器硬件：确保支持GPU：选择能够支持至少一个或多个高性能GPU的服务器硬件。考虑CPU、内存和硬盘：根据任务需求，选择性能强劲的CPU、足够的内存容量以及充足的硬盘空间。电源和散热：确保电源供应稳定且散热系统能够有效应对高负载运行时的热量问题。
docker+jupyter配置实验室共用GPU服务器(超详细教程)
Docker+Jupyter配置实验室共用GPU服务器的详细教程如下：安装显卡驱动 选择驱动版本：在技嘉Turbo2 RTX3090+Ubuntu04LTS的硬件配置下，选择短期支持版显卡驱动，以避免gcc、g++版本不一致导致的安装失败问题。
启动jupyter分配容器，使用--it进入交互式模式，- -p 7777：8888映射主机与容器端口，- -ipc=host共享内存，- -name 定义个性化容器名，- -v 挂载主机文件到容器，最后使用容器ID启动jupyter，指定启动参数以避免通过浏览器启动、指定容器IP、允许root模型运行以及指定jupyter的根目录。
首先，搭建Docker环境。选择一个合适镜像，如基于Python的官方镜像，然后创建并进入Docker容器。接下来，安装Jupyter。由于容器内的环境已经默认支持Python和相关库，这里只需确保Jupyter能够正常运行。配置Jupyter以适应Docker环境。设置一个密码确保安全性，并在局域网内任何设备上通过Web访问Jupyter。
gpu服务器怎么用
1、GPU服务器的使用主要包括以下步骤： 明确应用需求：首先确定你要使用GPU服务器进行哪种类型的计算，如深度学习、科学计算或图形渲染等，因为不同的应用对GPU的型号和性能要求不同。 选择云服务提供商：根据你的需求和预算，选择一个合适的云服务提供商，比较其价格、性能、服务质量和支持情况。
2、选择服务器硬件：确保支持GPU：选择能够支持至少一个或多个高性能GPU的服务器硬件。考虑CPU、内存和硬盘：根据任务需求，选择性能强劲的CPU、足够的内存容量以及充足的硬盘空间。电源和散热：确保电源供应稳定且散热系统能够有效应对高负载运行时的热量问题。
3、租用GPU服务器，可以通过以下步骤进行： 选择云服务提供商。市面上有很多云服务提供商，如阿里云、腾讯云等，它们均提供GPU服务器租用服务。详细解释：选择云服务提供商是租用GPU服务器的第一步。不同的云服务提供商提供的服务、价格、性能等可能会有所不同。
4、对于Ubuntu服务器： 配置生产仓库：首先，需要配置NVIDIA的官方GPU软件仓库，以便能够下载到最新的NVIDIA Container Toolkit。 更新包的列表：配置完仓库后，使用包管理器更新软件包的列表，以确保能够获取到最新的软件包信息。
5、GPU服务器是基于GPU的应用于多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务，主要作用在于提供极致的计算性能。具体解释如下： 定义：GPU服务器是利用图形处理单元进行高速数据处理的服务器。GPU以其强大的并行处理能力，在视频编解码、深度学习、科学计算等领域展现出了卓越的性能。
6、配置网络：服务器配置好网络后，可远程访问。首先，准备服务器IP地址、子网掩码、网关、DNS。获得网卡名称以用于配置文件。接下来，通过以下步骤完成网络配置：进入网络配置文件所在路径。