在docker容器中使用GPU

在Docker容器中使用GPU通常涉及到几个关键步骤：

1. **GPU支持的镜像**：你需要基于支持GPU的Docker镜像，比如NVIDIA的官方镜像(nvidia/cuda)。这类镜像包含了必要的CUDA、cuDNN和其他GPU驱动程序。

2. **硬件加速**：确保你的主机上安装了适当的GPU硬件，并且已经启用CUDA和GPU计算服务，如nvidia-smi应该能正常运行。

3. **运行时挂载设备**：在启动容器时，需要通过`--device`选项将主机的GPU设备挂载到容器内，例如：

   docker run --gpus all -it nvidia/cuda:latest /bin/bash

或者使用`--runtime=nvidia`来指定NVIDIA Docker runtime。

4. **权限设置**：容器可能需要root权限才能访问GPU资源，所以可以使用`--cap-add=SYS_ADMIN`或`--ulimit`设置。

5. **安装必要的库**：在容器内部，可能还需要安装支持GPU的库（如PyTorch、TensorFlow等）并更新它们的环境变量指向正确的目录。

6. **验证 GPU 使用**：在容器内部，使用`nvidia-smi`或相应库的测试工具确认GPU已被识别和使用。

需要注意的是，不是所有的Docker平台都支持GPU功能，且可能存在兼容性和性能限制。在部署前，最好检查Docker主机的规格以及所选镜像的支持情况。

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ubuntu20.04使用哪些docker容器组件可以使prometheus监控到宿主机中多个docker容器中的gpu信息，列出详细步骤并详细说下怎么在grafana仪表盘展示容器中的gpu占用宿主机gpu的百分比

要实现在Ubuntu 20.04中监控多个Docker容器中的GPU信息，我们需要使用以下Docker组件：

1. NVIDIA Docker
2. Prometheus Node Exporter
3. Prometheus
4. Grafana

步骤如下：

1. 安装NVIDIA Docker

NVIDIA Docker是一个Docker运行时，它允许容器访问主机上的GPU。要安装NVIDIA Docker，请按照官方指南进行操作。

2. 安装Prometheus Node Exporter

Prometheus Node Exporter是一个开源工具，它可以在主机上运行并公开各种系统级指标。我们可以使用Prometheus Node Exporter来公开主机上的GPU指标。要安装Prometheus Node Exporter，请按照官方指南进行操作。

3. 配置Prometheus

Prometheus是一个开源的监控系统，它可以收集和存储各种指标。我们需要配置Prometheus以收集主机上的GPU指标。要配置Prometheus，请按照官方指南进行操作。

在Prometheus的配置文件中，我们需要添加以下内容：

- job_name: 'node_exporter'
  scrape_interval: 5s
  static_configs:
  - targets: ['localhost:9100']
- job_name: 'nvidia_smi'
  scrape_interval: 5s
  static_configs:
  - targets: ['localhost:9445']

其中，`localhost:9100`是Prometheus Node Exporter的地址，`localhost:9445`是NVIDIA Docker插件的地址。

4. 配置Grafana

Grafana是一个开源的可视化工具，它可以将各种指标可视化。我们需要配置Grafana以显示GPU指标。要配置Grafana，请按照官方指南进行操作。

在Grafana中，我们需要创建一个新的Dashboard并添加一个新的Panel。在Panel中，我们需要使用以下PromQL查询来显示GPU占用率：

nvidia_gpu_utilization{instance=~"$node:9445"}

其中，`$node`是Prometheus的节点名称。

这样，我们就可以在Grafana中展示容器中的GPU占用率了。

使用哪些组件可以使prometheus监控到宿主机中多个docker容器中的gpu信息，具体的使用方法是怎样

要监控宿主机中多个 Docker 容器中的 GPU 信息，可以使用 NVIDIA 官方提供的 GPU 监控 exporter `nvidia_gpu_prometheus_exporter`。这个 exporter 可以把宿主机中所有 GPU 的使用情况统计起来，然后暴露给 Prometheus 进行监控。

具体使用方法如下：

1. 安装 `nvidia_gpu_prometheus_exporter`

   docker run -d --name=nvidia_gpu_prometheus_exporter \
     --pid=host \
     --runtime=nvidia \
     -p 9101:9101 \
     nvcr.io/nvidia/k8s/dcgm-exporter:2.0.13-2.2.0-rc.3-ubuntu18.04

运行上述命令会下载 `nvidia_gpu_prometheus_exporter` 镜像，并以 daemon 模式运行一个容器。

2. 配置 Prometheus

在 Prometheus 的配置文件 `prometheus.yml` 中添加以下内容：

   scrape_configs:
     - job_name: 'nvidia_gpu_exporter'
       scrape_interval: 5s
       static_configs:
         - targets: ['<nvidia_gpu_prometheus_exporter_host>:9101']

其中 `<nvidia_gpu_prometheus_exporter_host>` 是 `nvidia_gpu_prometheus_exporter` 容器所在的宿主机的 IP 地址。

3. 重启 Prometheus

在修改了 `prometheus.yml` 配置文件后，需要重启 Prometheus 才能生效。

4. 访问 Grafana

访问 Grafana 并配置一个 Dashboard，就可以实时监控 GPU 使用情况了。在添加图表时，可以选择 `nvidia_gpu_duty_cycle`、`nvidia_gpu_memory_free`、`nvidia_gpu_memory_total` 等指标。

需要注意的是，`nvidia_gpu_prometheus_exporter` 只能监控到正在运行的容器中的 GPU 使用情况，如果容器已经停止运行，那么它占用的 GPU 资源也不会被统计。