如何与Nvidia Docker一起使用Nomad？
有没有办法使用nvidia-docker和Nomad ？
Nvidia上的计算程序在本地工作，但不能与nvidia-docker （它使用CPU而不是GPU）一起工作。
什么是这样做的首选方法？
- 为
Nomad使用nvidia-docker驱动程序 - 使用原始的
docker exec来运行nvidia-docker - 以某种方式将
Nomad连接到nvidia-docker引擎
有没有人有这方面的经验？
这是我花了很多时间来实现，在这个时候（游牧民0.7.0，虽然运行5.6自己）没有“游牧”的方式来实施一个NVIDIA的docker工作，而不使用原始叉/执行不提供容器编排，服务发现，日志传送，资源pipe理（即装箱）。
我感到惊讶的是，nvidia-docker命令实际上并不代表docker，或者它将命令转发给docker。 唯一有用的时候是调用run / exec命令（例如nvidia-docker run --yar blar ），因为它调用一个帮助器程序，以json格式返回一个json响应以及适当的设备和卷挂载。 当容器数据被发送到实际的docker套接字时，它包含了安装在主机上的cuda版本的正确设备和卷（检查你的容器）。
使用exec驱动程序实现此解决scheme的另一部分是创build一个代表部署的任务，如果您希望进行滚动部署。 我正在使用一个简单的脚本编排与nvidia-docker任务相同的任务组中的滚动部署。 只要你在任务组中使用交错，最大并行（设置为1），并确保你在编配任务中有一个像随机或date那样的dynamic参数（如果0差异，nomad不会更新任务），你应该组。
一旦游牧民有能力计算GPU（在这里需要自定义指纹： https ： //github.com/hashicorp/nomad/tree/master/client/fingerprint ）资源types，并能够安装非块types的设备（即不一个磁盘），应该有可能规避使用nvidia的docker。 我希望这有帮助，一定要在这里碰到function要求：
https://github.com/hashicorp/nomad/issues/2938
为了扩展使用传统的docker来运行这个操作，你还必须挂载由nvidia-docker创build的卷。 docker volume ls将显示命名卷，您必须安装您的容器的cuda卷以访问驱动程序（除非您已经装入您的容器，不推荐）。
这个想法是为这个创build一个合适的Docker镜像：
FROM debian:wheezy # Run Ubuntu in non-interactive mode ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive # Provide CUDA environmental variables that match the installed version on host machine ENV CUDA_DRIVER 375.39 ENV CUDA_INSTALL http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/${CUDA_DRIVER}/NVIDIA-Linux-x86_64-${CUDA_DRIVER}.run # Configure dependencies RUN \ # Update available packages apt-get update \ --quiet \ # Install all requirements && apt-get install \ --yes \ --no-install-recommends \ --no-install-suggests \ build-essential \ module-init-tools \ wget \ # Clean up leftovers && apt-get clean \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # Install CUDA drivers RUN wget \ $CUDA_INSTALL \ -P /tmp \ --no-verbose \ && chmod +x /tmp/NVIDIA-Linux-x86_64-${CUDA_DRIVER}.run \ && /tmp/NVIDIA-Linux-x86_64-${CUDA_DRIVER}.run \ -s \ -N \ --no-kernel-module \ && rm -rf /tmp/* ENTRYPOINT ["/bin/bash"]
接着：
-
构build基础
Docker镜像：docker build . -t cuda -
用
cuda基础图像启动一个容器执行：docker run \ --device=/dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \ --device=/dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \ --device=/dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \ -it \ --rm cuda
这样的消息：
Failed to initialize NVML: Unknown Error
可能是由于主机和容器驱动程序版本的主机/dev条目不匹配造成的。