Deeplearning을 위한 Docker 설치

진행 환경
- Ubuntu 18.04
- docker version: 19.03
- CUDA & cuDNN 설치 가정

연구실에서 서버 및 도커를 사용할 기회를 주신 지도교수님께 무한한 감사를 드립니다 (DSBA lab)

Docker와 Nvidia docker 설치하기

Install Docker

OS를 설치한 후 GPU에 맞는 CUDA와 cuDNN만을 설치한 후 Docker 설치를 진행합니다.

• 기존 도커 제거(있는 경우 진행)

  sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
  

• 라이브러리 업데이트 및 설치

  sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
  sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common
  

• 도커 공식 GPC key 추가

  curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
  

• 도커 설치

  sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
  

Install Nvidia Docker

Docker version

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

Nvidia docker의 경우 최신 버전의 도커(2020 이후, docker version 19.03 이후)를 사용하시는 경우 설치 하지 않으셔도 GPU 자원을 사용하실 수 있습니다.