VMにDockerでCUDA環境を作成するまでの手順

本記事の趣旨

基本的に本記事は，研究室内の引き継ぎを目的として資料作成しております．
自分用にも残したいので記事として公開します．

環境

学校から提供されているVMを利用します．

OS: Ubuntu 22.04.3 LTS x86_64
CPU: Intel(R) Xeon(R) Gold 6338 CPU @ 2.00GHz
GPU: NVIDIA 07:00.0 NVIDIA Corporation Device 2331
Memory: 684MiB / 62723MiB

Dockerを用いたCUDA環境の作成

学習に利用するCUDAとcuDNNの導入手順を示します．
nvidia driverはすでにあたっているので特に触る必要はありません．今回はDockerを利用して仮想環境内でCUDAとcuDNNを導入します．

Docker Engine のインストール

dockerのインストールを行います．

terminal

sudo apt update
sudo apt install ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

これでDockerのインストールが完了するはずです．
以下のコマンドで確認してください．

terminal

sudo docker version

バージョンが表示されれば成功です．

NVIDIA Container Toolkitインストール

Docker内でのGPU動作に必要なNVIDIA Container Tooolkitをインストールします.

まず，以下のコマンドでリポジトリ登録を行います．

terminal

 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/stable/deb/nvidia-container-toolkit.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

登録したリポジトリを反映してnvidia containerをインストールし，Dockerデーモンを設定し再起動を行います．

terminal

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

以上で環境構築は完了となります．