在nvidia-docker中限制GPU使用？

Question

我正在一个多GPU服务器上设置内部Jupyterhub，通过Docker实例提供Jupyter访问。 我希望为每个用户限制GPU访问不超过一张卡。 谢谢任何建议或意见。

- Dinesh K.

---

我认为Docker在这方面没有太多发言权。如果您能够在不使用Docker的情况下限制应用程序仅使用单个GPU，那么您也应该能够在使用Docker时做到这一点。 - Salem

我无法控制人们要运行的应用程序。这是一个教学机器。我想限制单个用户可用的资源，以防止任何滥用。 - Dinesh K.

Answer 1

你可以尝试使用nvidia-docker-compose。

version: "2"
services
  process1:
    image: nvidia/cuda
    devices:
      - /dev/nvidia0

- opHASnoNAME

Answer 2

问题可以通过以下方式解决，只需在“nvidia-docker”之前添加环境变量“NV_GPU”，如下所示：

---

 [root@bogon ~]# NV_GPU='4,5' nvidia-docker run -dit --name tf_07 tensorflow/tensorflow:latest-gpu /bin/bash
e04645c2d7ea658089435d64e72603f69859a3e7b6af64af005fb852473d6b56
[root@bogon ~]# docker attach tf_07
root@e04645c2d7ea:/notebooks#
root@e04645c2d7ea:/notebooks# ll /dev
total 4
drwxr-xr-x  5 root root      460 Dec 29 03:52 ./
drwxr-xr-x 22 root root     4096 Dec 29 03:52 ../
crw--w----  1 root tty  136,   0 Dec 29 03:53 console
lrwxrwxrwx  1 root root       11 Dec 29 03:52 core -> /proc/kcore
lrwxrwxrwx  1 root root       13 Dec 29 03:52 fd -> /proc/self/fd/
crw-rw-rw-  1 root root   1,   7 Dec 29 03:52 full
drwxrwxrwt  2 root root       40 Dec 29 03:52 mqueue/
crw-rw-rw-  1 root root   1,   3 Dec 29 03:52 null
crw-rw-rw-  1 root root 245,   0 Dec 29 03:52 nvidia-uvm
crw-rw-rw-  1 root root 245,   1 Dec 29 03:52 nvidia-uvm-tools
crw-rw-rw-  1 root root 195,   4 Dec 29 03:52 nvidia4
crw-rw-rw-  1 root root 195,   5 Dec 29 03:52 nvidia5
crw-rw-rw-  1 root root 195, 255 Dec 29 03:52 nvidiactl
lrwxrwxrwx  1 root root        8 Dec 29 03:52 ptmx -> pts/ptmx
drwxr-xr-x  2 root root        0 Dec 29 03:52 pts/
crw-rw-rw-  1 root root   1,   8 Dec 29 03:52 random
drwxrwxrwt  2 root root       40 Dec 29 03:52 shm/
lrwxrwxrwx  1 root root       15 Dec 29 03:52 stderr -> /proc/self/fd/2
lrwxrwxrwx  1 root root       15 Dec 29 03:52 stdin -> /proc/self/fd/0
lrwxrwxrwx  1 root root       15 Dec 29 03:52 stdout -> /proc/self/fd/1
crw-rw-rw-  1 root root   5,   0 Dec 29 03:52 tty
crw-rw-rw-  1 root root   1,   9 Dec 29 03:52 urandom
crw-rw-rw-  1 root root   1,   5 Dec 29 03:52 zero
root@e04645c2d7ea:/notebooks#

或者，阅读{{link1：github上的nvidia-docker wiki}}

- shouhuxianjian

Answer 3

有3个选项。

使用NVIDIA RUNTIME的Docker（版本2.0.x）

根据官方文档

docker run --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=2,3

nvidia-docker (版本 1.0.x)

基于一篇热门文章

nvidia-docker run .... -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2

（它使用TensorFlow）

以编程方式

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2"

- venergiac