NVIDIA Docker 2 安装教程与问题解决

本篇文章是一篇关于NVIDIA Docker2安装教程，主要针对的是深度学习服务器环境中的配置挑战。作者在Ubuntu 16.04.5 LTS系统（基于GNU/Linux 4.15.0-60-generic x86_64）上，面对四个NVIDIA TITAN Xp GPU，使用Docker Version 18.06.0-ce（build 68fc7a）以及特定的NVIDIA驱动版本418.56，CUDA 10.0和cuDNN 7.6.0。 安装NVIDIA Docker2的动机源于实验室内进行计算机视觉和其他方向的研究，使用TensorFlow框架进行模型训练时，由于不同的项目对环境需求各异，手动配置服务器环境变得复杂。因此，作者转向了Docker容器技术，以简化环境管理并充分利用服务器的GPU资源。NVIDIA Docker2.0版本相较于1.0版本进行了显著改进，所以文章推荐使用2.0版本，但同时也提到了如果需要安装1.0版本的用户可以参考另一篇文章。 文章首先强调了安装NVIDIA Docker2前需要满足的基本条件，包括Linux系统的最低版本（3.10以上）、Docker版本至少为1.12，以及支持的NVIDIA GPU架构（Fermi及以上）。此外，确保已安装了NVIDIA驱动程序，并且是最新版本（至少361.93及以上，虽然未测试在旧版本上的兼容性）。 接下来，作者提供了卸载NVIDIA Docker 1.0版本以及清除所有GPU容器的步骤，这是向NVIDIA Docker2过渡的必要准备。官方的安装教程链接也被给出，供读者参考。通过本文，读者可以了解到如何在深度学习服务器环境中部署NVIDIA Docker2，以高效地利用GPU资源进行模型训练和开发工作。在整个过程中，作者分享了自己的实践经验和可能遇到的问题，便于其他开发者避免踩到同样的“坑”。