ubuntu20.04下nvidia驱动安装，docker/nvidia-docker安装

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前言

由于现在深度学习各个开源库对cuda/cudnn/pytorch等环境要求各不相同，所以很多时候采用docker方式部署不同的深度学习框架，本文主要记录ubuntu20.04下驱动安装、docker/nvidia-docker安装，修改docker容器等data的存储路径、ubuntu下的用户加入到docker组里等

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一、驱动安装

1.安装驱动

切换root用户，关闭图像界面， 禁用第三方显卡驱动

# 切换root用户
sudo su
# 关闭图像界面
systemctl set-default multi-user.target
systemctl get-default 
# 禁用第三方显卡驱动
vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf最后添加
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
#更新内核
update-initramfs -u
# 系统重启
reboot

重新进入系统后

sudo su
# 安装驱动
chmod +x ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.106.00.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-460.106.00.run --no-opengl-files
# NO->一路回车
# 校验是否安装成功
nvidia-smi
# 将驱动模式设置为常住内存：
nvidia-smi -pm 1

2.（可选）cuda安装

chmod +x cuda-10.0.run
./cuda-10.0.run --no-opengl-libs
# 依次执accept -> no -> yes -> 默认 -> yes -> no

二、nvidia-docker安装

从这里下载安装包，存放到docker-ubuntu-20.04.4/docker目录下，也可以直接从我上传的资源下载

1.docker安装

# download deb from https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/focal/pool/stable/amd64/
cd docker-ubuntu-20.04.4/docker
sudo dpkg -i ./containerd.io_1.6.26-1_amd64.deb docker-ce_24.0.7-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb docker-ce-cli_24.0.7-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb ./docker-buildx-plugin_0.11.2-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb docker-compose-plugin_2.21.0-1~ubuntu.20.04~focal_amd64.deb 
sudo systemctl stop docker
sudo systemctl stop docker.socket
# 修改dockerdata的存放路径以及保留日志大小
sudo vi /etc/docker/daemon.json
{"registry-mirrors":["https://mirror.ccs.tencentyun.com",
                     "https://registry.docker-cn.com"],
 "data-root": "/home/your/data/docker_data",
 "log-opts":{"max-file":"10","max-size":"200m"}
}
# 使生效
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
# 确认docker是否安装成功
sudo docker ps

2.nvidia-docker安装

安装包上文提到的资源里都有

sudo systemctl stop docker
sudo systemctl stop docker.socket

cd docker-ubuntu-20.04.4/nvidia-docker
sudo dpkg -i *.deb
# 修改daemon.json
sudo vi /etc/docker/daemon.json
{
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    },
    "default-runtime": "nvidia",
    "registry-mirrors":["https://mirror.ccs.tencentyun.com",
                     "https://registry.docker-cn.com"],
    "data-root": "/home/your/data/docker_data",
    "log-opts":{"max-file":"10","max-size":"200m"}
}
# 使生效
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
# 将docker-compose拷贝到/usr/bin下面
cd docker-ubuntu-20.04.4/
sudo chmod +x docker-compose
sudo cp docker-compose /usr/bin/

三、用户添加到docker组

ubuntu下的用户加入到docker组里- nvidia-docker

# 验证是否有Docker用户组
grep docker /etc/group
# sudo groupadd docker
# 将当前登录用户添加到Docker用户组,比如当前用户名为dl，这添加语句如下
sudo gpasswd -a dl docker
# 更新Docker用户组
newgrp docker

# 搞一个镜像测试一下
docker pull nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04
nvidia-docker run -it --name=nvidia-docker-test --net=host  --gpus all --shm-size=16g nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 bash
# 进入容器后，nvidia-smi看是否能用
nvidia-smi

四、设置是否随docker重启容器自动重启

参考

# 开启自动重启
docker  update --restart=always  容器名字或者容器ID
# 关闭自动重启
docker  update --restart=no  容器名字或者容器ID