Ubuntu 22.04 Docker GPU RTX3090 Pytorch環境 構築メモ

Nvidia Driver, CUDA, CuDNN Version選定

Pytorchをいれるので、下記からCUDA11.7をいれることにした。

下記からCUDA11.7で必要なDriverのVerが>=515.48.07ということがわかる。

下記からCUDA11.7のときは、cuDnn8.6.0forCUDA 11.xが必要ということがわかる。

Docker Install

Docker の　Install

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release

$ sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

$ echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

sudoなしでDockerを実行するため、UserGroupにDockerを追加

Docker Groupへ追加

# Usergroupの確認
$ cat /etc/group | grep docker
# なければUserGroup追加
$ sudo groupadd docker
#
$ sudo gpasswd -a $USER docker
#
$ sudo systemctl restart docker

参考URL

Nvidia Driver Install

ソフトウェアとアップデートから　nvidia-driverをInstall

CUDA Install

• 下記のCUDA TookKit11.7 Update1　から Linux, x86_64, Ubuntu, 22.04, runfile(local) を選択して表示されたコマンドをbashで実行

CUDA 11.7.1 Install

$wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
$sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run

CuDNN Install

• 下記からCuDNNのTarファイル(ここでは Local Installer for Linux x86_64 (Tar))をDownLoad

• 下記のTar File InstallationにしたがってInstall

CuDNN Install

$ tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz
$ sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include 
$ sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

Setting up NVIDIA Container Toolkit

下記を実行してNVIDIA Container ToolKitをInstall

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
      && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
      && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
            sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
            sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo systemctl restart docker
$ sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

最後に nvidia-smiが表示されればOK

参考URL

Dockerfile作成

下記のDockerfileを適当なフォルダに作成

DockerFile

FROM nvidia/cuda:11.3.1-base-ubuntu20.04
USER root

RUN apt-get update
RUN apt-get -y install locales && \
    localedef -f UTF-8 -i ja_JP ja_JP.UTF-8
RUN apt-get install -y vim less

ENV LANG ja_JP.UTF-8
ENV LANGUAGE ja_JP:ja
ENV LC_ALL ja_JP.UTF-8
ENV TZ JST-9
ENV TERM xterm

RUN mkdir -p /root/work
WORKDIR /root/work

Docker操作

上記のDockerFileの場所で下記を実行

$ docker build -t ubuntu:gpu-base ./ 
$ docker run -it --gpus all -v $(pwd)/work:/root/work --name ubuntu_gpu-base ubuntu:gpu-base

するとコンテナのbashに入るので、そこで下記を実行して

Python3.10 と Pytorch(CUDA11.3)をInstall

$ apt -y update
$ apt -y install build-essential libbz2-dev libdb-dev libreadline-dev libffi-dev libgdbm-dev liblzma-dev libncursesw5-dev libsqlite3-dev libssl-dev zlib1g-dev uuid-dev tk-dev
$ apt -y install wget

$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.4/Python-3.10.4.tar.xz
$ tar xJf Python-3.10.4.tar.xz
$ cd Python-3.10.4
$ ./configure
$ make
$ make install

$ pip3 install torch torchvision torchaudio

GPUの確認

下記を実行してTrueがでればOK。

$ python3
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()

コンテナのImages化

上記で、ubuntu_gpu-baseにPytorchのGPU環境ができたので、それを使いまわしするために、そのコンテナをImage化する。

docker commit ubuntu_gpu-base ubuntu:pytorch-gpu-base

これで、ubuntu:pytorch-gpu-baseができているのが確認できる。

$ docker images
REPOSITORY    TAG                       IMAGE ID       CREATED          SIZE
ubuntu        pytorch-gpu-base          975ed33d3b4f   10 seconds ago   6.44GB
ubuntu        gpu-base                  aac3bb538e10   14 minutes ago   325MB
nvidia/cuda   11.7.1-base-ubuntu22.04   fb867644c24a   3 weeks ago      208MB

ubuntu:pytorch-gpu-base からコンテナをつくる

cd (作業フォルダ)
mkdir work
docker run -it --gpus all -v $(pwd)/work:/root/work --name pytorch1 ubuntu:pytorch-gpu-base
#これで、コンテナ内のbashにはいるので、exitでいっかい抜ける
root@xxxxxxx:~/work# exit
#止まってるコンテナを確認すると pytorch1という名前のコンテナができていることがわかる。
$ docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE                     COMMAND   CREATED          STATUS                     PORTS     NAMES
0f87d847b8b2   ubuntu:pytorch-gpu-base   "bash"    18 seconds ago   Exited (0) 5 seconds ago             pytorch1
b7dac43a585c   ubuntu:gpu-base           "bash"    17 minutes ago   Exited (2) 8 minutes ago             ubuntu_gpu-base
#次回からは、下記でstartでOK(vs code から起動でもOK)
$ docker start pytorch1

docker compose

docker-compose.yml

version: '3.9'

services:
    otto:
        image: ubuntu:gpu-pytorch
        hostname: localhost
        ports:
            - 7474:7474
        volumes:
            - ${PWD}/work:/root/work
        tty: true
        runtime: nvidia

$ docker compose up -d

おまけ

Docker コンテナの起動

$ docker start ubuntu_gpu-base

Docker コンテナにbashではいる

$ docker exec -it ubuntu_gpu-base bash

Docker コンテナのImage化

コンテナを停止させてから、　docker commit [コンテナ名] [リポジトリ名:タグ名]

$ docker commit ubuntu_gpu-base ubuntu:gpu-pytorch

Ubuntu Version Check

lsb_release -a

Nvidia Driver version 確認

nvidia-smi

参考Url