基础环境
- windows 环境： Windows 11
- 版本：22H2
- 操作系统版本：22621.2283
- wsl2： 1.2.5.0
Docker Desktop： Docker Desktop 4.23.0
CUDA driver for WSL 版本： 535.104.07
宿主机上的 nvidia 环境如下所示：
宿主机安装套件
在宿主机上安装 nvidia-container-toolkit
# Acquire version of operating system version
DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$DISTRIBUTION/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
配置 Docker Engine
在 /etc/docker/daemon.json 中配置，或是在 Docker Desktop -> settings -> Docker Engine 中配置让Docker可以使用 nvidia-container-runtime
- 在
/etc/docker/daemon.json中配置方法如下所示
vim /etc/docker/daemon.json
{
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}
- 在
Docker Desktop -> settings -> Docker Engine中配置如下所示
获取MindSpore镜像
对于GPU后端，可以直接使用以下命令获取最新的稳定镜像：
docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-{cuda_version}:{version}
docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-{cuda_version}:{version}
其中：
- {version} 对应MindSpore版本，如1.5.0。
- {cuda_version} 对应MindSpore依赖的CUDA版本，包括cuda10.1，cuda11.1和cuda11.6。
另外，如果需要获取构建环境或者运行时环境镜像：
运行MindSpore镜像
执行以下命令启动Docker容器实例：
docker run -it -v /dev/shm:/dev/shm --runtime=nvidia swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-{cuda_version}:{tag} /bin/bash
其中：
-v /dev/shm:/dev/shm将NCCL共享内存段所在目录挂载至容器内部；--runtime=nvidia用于指定容器运行时为nvidia-container-runtime；{tag}对应上述表格中的标签。{cuda_version}对应MindSpore依赖的CUDA版本，包括cuda10.1，cuda11.1和cuda11.6。
验证是否成功安装
按照上述步骤进入MindSpore容器后，测试Docker是否正常工作，请运行下面的Python代码并检查输出：
python -c "import mindspore;mindspore.set_context(device_target='GPU');mindspore.run_check()"
如果输出：
MindSpore version: 版本号
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed on platform [GPU] successfully!
运行程序
写好的程序放在 /dev/shm 目录映射的本机目录下，在容器中执行即可
例如：我将容器的 /dev/shm 映射到了本机的 D:\DockerDesktopWSL\ContainerFile\mindspore 目录
在容器中执行相关程序即可
