NVIDIA Container Toolkit 深度学习 Docker 环境 CentOS 如何升级gpu driver教程

1 需求

pytorch、tensorflow、mxnet等深度学习框架使用GPU的时候，不一样的版本会有一些CUDA要求，所以环境一直是困扰，Docker推出后，NVIDIA基于Docker给出解决方案，答案就是NVIDIA Container Toolkit。
github链接：
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
架构图：

2 安装

2.1 安装前需要知道

我的机器是centOS 7，显卡是2080TI 11G，上面有GPU驱动和CUDA。

参考：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#install-guide

必须要有英伟达GPU驱动，版本大于等于418.81.07。

安装必要包：

sudo yum install -y tar bzip2 make automake gcc gcc-c++ vim pciutils elfutils-libelf-devel libglvnd-devel iptables

2.2 安装Docker

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror aliyun

2.3 安装NVIDIA Container Toolkit

Setup the stable repository and the GPG key:

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo

sudo yum clean expire-cache

安装nvidia-docker2

sudo yum install -y nvidia-docker2

重启

sudo systemctl restart docker

听说Docker版本大于19，可以用yum install -y nvidia-container-toolkit 代替nvidia-docker2安装，我觉得都行。
安装nvidia-docker2后，可以vim /etc/docker/daemon.json看一下Docker的配置文件，是改写了的，重启Docker后生效了。

测试安装是否成功：

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:10.1-base nvidia-smi

会看到：

3 总结

3.1 如何安装CUDA 11.0

官网安装后测试用的是CUDA11，我没有执行成功，那么如何才能成功？

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

官网的GPU驱动版本是：

NVIDIA-SMI 450.51.06    Driver Version: 450.51.06    CUDA Version: 11.0   

所以在官网查看GPU驱动和CUDA对应，找到了官网的兼容性介绍：
https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/

所以对于我来说，机器上的CUDA和cudnn不用改动，但我升级gpu driver是OK的，向下兼容，一直保持gpu driver是最新版本是OK的。
此外Docker Hub的介绍也很明确，NVIDIA推出的镜像包含CUDA和cuDNN。

3.2 如何升级gpu driver？

首先搜索显卡能用得了的驱动：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#，然后下载下来即可。

依次执行：

chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-465.31.run  #修改权限
./NVIDIA-Linux-x86_64-465.31.run --uninstall #卸载原有版本
NVIDIA-Linux-x86_64-465.31.run #安装新版本