問題タブ [nvidia-docker]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
docker - Docker コンテナーはどのようにスケジュールされますか?
docker コンテナーがどのようにスケジュールされているかを把握しようとしています。
どのファイルを読み取る必要があるか、またはコンテナーがスケジュールされるときにどのような要因が考慮されるかを知っている人はいますか?
nvidia-docker にも興味があり、Rodinia ベンチマークを試しています。GPU メモリの使用量は、スケジューリング時に考慮される要素の 1 つになりますか?
docker の分析または改善に関する提案をお待ちしております。
linux - NVIDIA ドッカーが機能しないのはなぜですか? デーモンからのエラー応答?
NVIDIA docker をインストールしようとしています。私はこれらの行を使用しました：
その後：
$ sudo apt-get install nvidia-docker
次のように入力して、正しくインストールされているかどうかを確認しようとしています。
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
次のエラーが表示されます。
nvidia-docker | 2018/11/06 13:09:24 エラー: unix:///var/run/docker.sock で Docker デーモン ソケットに接続しようとしたときに許可が拒否されました: http://%2Fvar%2Frun%2Fdocker を取得してください。 sock/v1.38/version : ダイアル unix /var/run/docker.sock: 接続: 許可が拒否されました
後で試しました：
sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
次のエラーが表示されます。
Using default tag: latest latest: Pulling from nvidia/cuda 473ede7ed136: Pull complete c46b5fa4d940: Pull complete 93ae3df89c92: Pull complete 6b1eed27cade: Pull complete d31e9163d0a5: Pull complete 8668af631f88: Pull complete 0d99f8ab6ae2: Pull complete 74440c29d798: Pull complete Digest: sha256:a6b5fd418d1cd0bc6d8a60c1c4ba33670508487039b828904f8494ec29e6b450 Status : nvidia/cuda:latest docker の新しいイメージをダウンロードしました: デーモンからのエラー応答: OCI ランタイムの作成に失敗しました: container_linux.go:348: コンテナー プロセスを開始すると、"exec: \"nvidia-smi\": $PATH に実行ファイルが見つかりません"： わからない。
Ubuntu で Linux をインストールします。誰か助けてくれませんか？
docker - Deep Learning on GPU
A DGX-1 has quite a lot of power. However, when using it I only utilize 34% of one of eight cards. Are there some points and tweaks I might missed? I know I can't parallelize everything, there is an upper limit. But to be honest, I expected a better performance.
I'm running a nvidia-docker with tensorflow preinstalled. The script running is from dennybritz which is quite well used. I ran the docker one one card. Since it didn't utilized the whole card I didn't gave him second one. Would this have any benefit? Of course I could ran multiple instances and pick the best one. But I'd rather have results sooner when having 170TFLOPS accessible.
tensorflow - nvidia-docker segfaulting で tensorflow をデバッグするには?
次のようなインタラクティブ環境で実行されている ubuntu 18.04 を使用しています。
興味深いことに、非対話的に実行した場合、つまり docker run ... python stuff/mnist.py を実行した場合、セグメンテーション違反は発生しません。
NVIDIA の詳細: