NVIDIA-GPU Docker 설치 RTX 3080, Ubuntu 20.04 환경

Docker를 활용 한다는 것은 시스템 세팅에 있어서, 어느 누군가가 만들어 놓은 것을 잘 가져가 쓰는 것과 같습니다. 지금까지는 직접 서버에 세팅 해서 직접 하였지만, 지금은 Docker 환경에서 이를 수행 하려고 합니다. 지금 시스템 사양은 아래와 같습니다.

  1. 시스템 사양

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시스템 사양은 아래와 같습니다.

CPU : I7-8700

MEMORY : SAMSUNG 64GB

SSD: 1TB

GPU : NVIDIA RTX3080

  2. NVIDA CUDA GPU 설치

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Ubuntu 20.04 에서는 Nvidia CUDA 드라이버가 설치 되어 있습니다. 하지만 CUDA 버전을 설치 하는 것이 결정되어 있지 않습니다. 그래서 아래와 같이 미리 GPU를 삭제 하여야 합니다.

기존에 설치된 nvidia 와 cuda 제거

  $ sudo apt-get remove --purge '^nvidia-.*'
  $ sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*'

CUDA TOOLKit Install

  $sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

쿠다 버전 확인

  $ nvcc -V

설치 가능한 버전 체크

  $ ubuntu-drivers devices

CUDA 버전 설치

  $ sudo apt install nvidia-driver-510

그리고  재시작 합니다.

 

 3. NVIDIA DOCKER 이미지 설치

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 향후 특정 사용자가  Docker 를 사용하게 하려면,   사용자를 추가 하여야 합니다. 

  $sudo usermod -aG docker $USER 

그리고 재시작 해야 합니다.   

 Nvidia-docker 설치는 아래 홈페이지에 직접 접속 하셔서 설치 하셔야, 놓치지 않고 정확하게 설치 할 수 있습니다.
                                    NVIDA Docker 설치 사이트
위의 링크와같이 설치 하였다면, Docker 까지 같이 설치 되었을 것입니다.

 

 4. Nvidia 이미지내 명령 실행

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  아래와 같이 명령어를 차례대로 수행 하시면, Docker 실행 되는 여부와 CUDA를 실행 하기 위한 Path도 지정 됩니다.
  $ sudo nvidia-docker run --rm hello-world
  $ apt-cache madison nvidia-docker2 nvidia-container-runtime
  $ sudo docker run -it nvidia/cuda:11.0-base

 5. Nvidia Docer image 실행

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  $ sudo docker run -it --rm --runtime=nvidia -v $(realpath ~/Dropbox):/tf/notebooks -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:2.4.3-gpu-jupyter




위와 같이 명령어를 실행 하였을때,  Docker에서는 이미지 다운(pull) 하게 되면서,  설치 후 시동이 됩니다.    여기에서  URL 상에 토큰 Key 가 들어 있으니 참고 하면 됩니다. 

 도커명령어 중에서 가장 중요한 것은 포트 입니다.  포트를 지정 하지 않으면,  바깥에서 사용할 수 없습니다. 

만약에 윈도우즈 Docker에서  CPU 전용으로 실행 시키려면 아래와 같이 하여야 합니다.  

> docker run -it --rm  -v "E:\Dropbox:/tf/notebooks" -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:2.4.3-jupyter