前言
在深度学习和机器学习的世界中，GPU的使用可以显著加速模型训练和推理的速度。NVIDIA Container Toolkit允许我们在Docker容器中使用NVIDIA GPU，从而简化了在GPU上运行TensorFlow等深度学习框架的过程。本文将详细介绍如何在Ubuntu上配置NVIDIA Container Toolkit并运行GPU加速的TensorFlow容器。
为什么选择Docker？
Docker 是在 Linux 上启用 TensorFlow GPU 支持的最简单方法之一，因为只需在主机上安装 NVIDIA® GPU 驱动程序，而不必安装 NVIDIA® CUDA® 工具包。使用Docker，可以轻松地在隔离环境中运行TensorFlow，并且管理和分发依赖关系变得更加方便。
配置步骤
1. 配置生产存储库
首先，我们需要配置NVIDIA Container Toolkit的生产存储库。打开终端并执行以下命令：
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
该命令将NVIDIA的GPG密钥添加到系统，并配置APT源以包含NVIDIA的容器工具包存储库。
2. 更新包列表
接下来，更新包列表以确保我们获取到最新的包信息：
sudo apt-get update
3. 安装NVIDIA Container Toolkit软件包
现在可以安装NVIDIA Container Toolkit：
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
4. 配置Docker以使用NVIDIA Container Toolkit
使用以下命令配置Docker容器运行时：
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
该命令会修改主机上的/etc/docker/daemon.json文件，使Docker可以使用NVIDIA容器运行时。
5. 重新启动Docker守护进程
要使更改生效，重新启动Docker守护进程：
sudo systemctl restart docker
6. 运行GPU加速的TensorFlow容器
现在，我们可以运行一个使用GPU加速的TensorFlow容器。执行以下命令：
sudo docker run --gpus all --restart=always -d -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter
该命令将拉取最新的TensorFlow GPU Jupyter镜像，并在后台运行一个Jupyter Notebook服务器，端口为8888。--gpus all选项确保Docker容器能够访问所有可用的GPU。
总结
通过上述步骤，我们成功地在Ubuntu上配置了NVIDIA Container Toolkit，并运行了一个GPU加速的TensorFlow容器。使用Docker是在Linux上启用TensorFlow GPU支持的最简单方法之一，因为它只需要在主机上安装NVIDIA® GPU驱动程序，而不必安装NVIDIA® CUDA®工具包。这一配置大大简化了在容器中使用GPU的过程，使得深度学习工作更加高效。希望本文对你有所帮助，并祝你在深度学习之路上一帆风顺。
