NVIDIA container toolkit 설치

새 노트북에 여러가지 작업환경을 설정 중입니다. 여러 작업 환경 구축 중, 도커 환경에서 tensorflow를 사용하기 위한 구성을 마저 설정중입니다.

 

현재 노트북에 아래의 2가지는 설치해놓은 상태입니다. 이제 nvidia container toolkit을 설치하려합니다.

 - Docker CE

 - nvidia driver

 

https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker

Installation Guide — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation

 

도커 세팅을 다해놓은 상태라서, NVIDIA container toolkit의 package repository와 GPG key를 먼저 설정하겠습니다.

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

이제 nvidia-docker2 패키지를 설치하겠습니다. 먼저 패키지 리스트들을 업데이트 해주고...

sudo apt-get update

nvidia-docker2를 설치 진행해줍니다.

sudo apt-get install -y nvidia-docker2

nvidia-docker2 설치 화면

이제 docker를 재시동해줍니다.

sudo systemctl restart docker

정상적으로 설치되었는지 확인해보기 위해 아래의 명령어를 활용해서 log를 확인해봅니다.

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

정상적으로 설치가 되었다면, 아래와 같은 화면을 확인할 수 있습니다.

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 실행 시 화면

정상적으로 세팅이 끝났습니다. 이제 tensorflow를 마저 세팅해서, 테스트해보고 싶은 것들을 마저 테스트해보아야겠습니다.