Google ColabでさくっとGPUが使えるように、自分のローカル環境にも同様の環境を作りたい。
nvidia-smi
で自分のホストOSのGPUバージョン、Cuda Driverバージョン、CUDAバージョンを確認。
対応するCUDAバージョンをメモする。
docker pull nvidia/cuda:11.2.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04
対応するDockerバージョンをpull。
docker run \
--gpus all \
--shm-size=2gb \
-v /home/my/Documents/anomalib:/root/anomalib/ \
-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw \
-e DISPLAY=$DISPLAY \
--device /dev/video0:/dev/video0:mwr \
--device /dev/video1:/dev/video1:mwr \
-it \
nvidia/cuda:11.2.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04
run。後々のことを考えてGPU利用や、メモリサイズ確保、ホストPCとのフォルダ共有、USBカメラ利用などの設定をしておく。
コンテナにCUDA Toolkitが必要だが、nvidia/cudaのDockerイメージには既に入っている。
nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.27.04 Driver Version: 460.27.04 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 1080 On | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 47C P3 27W / N/A | 274MiB / 8119MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+
その他
python、pipがない。
nvidia/cudaでもpipが入っていないのか。
apt-get update
apt-get install -y python3 python3-pip
gitもいない。
apt-get install -y git
参考
https://skmkuma.com/ubuntuos%E3%81%A7gpu%E7%92%B0%E5%A2%83%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%86/