DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ！（戦ってません） DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
WSL2上にNVIDIA Container ToolkitをインストールしてDockerコンテナ内でCUDAを使用できるようにする
WSL2上のDockerからCUDAを使える環境を作成したときの備忘録です。 古い記事の中で手順が変わっていたものなどあったのでまとめました。 環境 OS (WSLホスト): Windows 11 OS (WSLゲスト): Ubuntu 22.04 NVIDIAドライバのバージョン: 516.59 WSL用のドライバについて 現在はWindows用のNVIDIAドライバにWSL用ドライバが含まれているので[1]、ダウンロードページかGeForce ExperienceからWindows用のドライバをインストールします。 ドライバをインストール後、/usr/lib/wsl/lib配下にドライバ関連のファイルが増えています。 この中にnvidia-smiコマンドが含まれているのでこのコマンドでGPUが認識できていることを確認できます。 $ ls -lt /usr/lib/wsl/lib tot
WSL
Windows Subsystem for Linux (WSL) 2 is a full Linux kernel built by Microsoft, which lets Linux distributions run without managing virtual machines. With Docker Desktop running on WSL 2, users can leverage Linux workspaces and avoid maintaining both Linux and Windows build scripts. In addition, WSL 2 provides improvements to file system sharing and boot time. Docker Desktop uses the dynamic memory
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