docker에서 gpu사용

[sooperset]

안녕하세요 nvidia-docker를 이용해서 --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm gpu device들을 연결시켜주고 실행을 시켰는데,

python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; local_device_protos = device_lib.list_local_devices(); print([x.name for x in local_device_protos if x.device_type == 'GPU'])" 명령어를 입력하였을 때,

2019-05-23 23:26:34.907318: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 2019-05-23 23:26:34.937638: I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU Frequency: 2399875000 Hz 2019-05-23 23:26:34.943818: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:150] XLA service 0x55c7c3ae6970 executing computations on platform Host. Devices: 2019-05-23 23:26:34.943838: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:158] StreamExecutor device (0): ,

gpu는 못찾고 cpu만 나와서 예제 코드를 실습할 때도 cpu를 이용해서 학습을 하고 있습니다.

tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 도커 이미지를 이용하였을 때는

name: GeForce GTX 1080 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.582 pciBusID: 0000:02:00.0 totalMemory: 10.92GiB freeMemory: 10.76GiB 2019-05-23 14:25:30.391164: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1433] Found device 1 with properties: name: GeForce GTX 1080 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.582 pciBusID: 0000:03:00.0 totalMemory: 10.92GiB freeMemory: 10.76GiB

라고 뜨면서 정상 작동하는 걸 볼 수 있었습니다.

gpu를 도커에서 사용하려면 이 외 어떤 방법이 있나요?

[sooperset]

import torch

torch.backends.cudnn.enabled 에서는 True가,

torch.cuda.is_available()에서는 False가 나옵니다.

[HERIUN]

저도 확실하진 않은데, 현재 쓰는 PC OS가 window이면, docker에서 gpu를 사용하는것은 불가능한걸로 알고 있습니다. 우분투면 가능한거 같아요.