Ubuntu Nvidia Docker单机多卡环境配置

ubuntu版本是22.04，现在最新版本是24.xx，截止当前，Nvidia的驱动最高还是22.04版本，不建议更新至最新版本。本部分是从0开始安装Nvidia docker的记录，若已安装Nvdia驱动，请直接跳至3。

1、更新软件软件列表

更新apt，安装gcc、g++等

powershell 复制代码

apt-get update
apt-get install g++ gcc make

2、Nvidia显卡安装（建议方式2）

0）预备条件

查看是否有物理显卡，执行命令出现显卡信息则有物理显卡，否则需要查看显卡是否安装或者插拔一下
powershell 复制代码
```
lspci | grep -i nvidia
```

查看是否已有Nvidia显卡驱动，若存在与即将安装版本不一致，先卸载原有驱动

powershell 复制代码

nvidia-smi		# 查看是否有显卡驱动，无显卡信息输出则未安装
sudo apt-get remove nvidia-*  		# 卸载原有的显卡驱动

1）安装方式1：

查看显卡型号和支持的nvidia驱动版本
powershell 复制代码
```
lshw -c display
ubuntu-drivers devices
```
根据推荐的nvidia-driver下载对应的驱动
- 选择推荐的版本：ubuntu-drivers autoinstall
- 手动安装特定版本：apt install nvidia-driver-xxx
安装完成后重启
powershell 复制代码
```
shutdown -r now  	# 关机后立即重启
```

2）安装方式2：

ubuntu官网，根据显卡、os等信息下载并安装显卡驱动，具体参考博文ubuntu下安装nvidia驱动。根据自身的实践经验，下载好驱动后只需要执行以下命令，博文中其他命令在基本上不影响安装：
powershell 复制代码
```
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-435.21.run -no-opengl-files -no-x-check -no-nouveau-check
```

3）安装成功验证：

执行命令nvidia-smi,界面呈现显卡详细信息即为安装成功

3、Nvidia docker安装

安装nvidia-container-toolkit,下面提取了apt安装方式，其他比如yum、zypper等安装方式参考NVIDIA CONTAINER TOOLKIT ，apt安装方式根据下面命令复制安装即可。

powershell 复制代码

	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

powershell 复制代码

apt-get install -y nvidia-container-toolkit

docker安装方式

安装docker引擎

powershell 复制代码

apt install docker.io

加载docker镜像

powershell 复制代码

docker load -i nvdocker.tar # 其中nvdocker.tar是镜像名称，需要下载

配置nvidia-docker

powershell 复制代码

nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
systemctl restart docker

验证nvidia docker是否可用
powershell 复制代码
```
docker run hello-world
```
如果输出"Hello from Docker! xxx...",表明安装成功
使用GPU

docker run有个参数 --gpus,可指定分配几个GPU

4、其他

查看cpu架构
- uname -m
- lscpu