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Deadline Cloud ワーカーで NVIDIA GPUs を使用して Docker コンテナを実行する
docker_nvidia_container_toolkitdocker run。ComfyUI や Stable Diffusion 推論サーバーなど、多くの GPU ワークロードはコンテナイメージとして出荷され、GPU パススルーを備えた Docker が必要です。コンテナは、ホストを汚染したり、フリート上の他のジョブと競合したりすることなく、複雑な依存関係スタック (CUDA、Python、アプリケーション固有のライブラリ) をパッケージ化するクリーンな方法も提供します。
スクリプトは、次を実行します。
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を介して Docker をインストール
dnfし、サービスを開始します。 -
ジョブが sudo なしでコンテナを実行できるように
job-user、 をdockerグループに追加します。 -
公式リポジトリから NVIDIA Container Toolkit をインストールします。
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NVIDIA ランタイムを使用するように Docker デーモンを設定します。
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GPU アクセスの CDI (コンテナデバイスインターフェイス) 仕様を生成します。
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Docker を再起動し、セットアップを検証します。
フリート AMI には、Deadline Cloud GPU AMIs が提供する NVIDIA GPU ドライバーが既にインストールされている必要があり、フリートは g6.xlarge、、 g6e.xlargeなどの GPU インスタンスタイプを使用する必要がありますp4d.24xlarge。
ホスト設定が実行されると、ジョブは GPU コンテナを起動できます。次の例では、GPU アクセス、ホストネットワーク、および渡される標準の Deadline Cloud 使用状況ベースのライセンス環境変数を持つコンテナを実行します。
docker run --rm \ --runtime=nvidia \ --gpus all \ --network host \ -e ADSKFLEX_LICENSE_FILE \ -e FLEXLM_TIMEOUT \ -e foundry_LICENSE \ -e PIXAR_LICENSE_FILE \ -e g_licenseServerRLM \ -e redshift_LICENSE \ -e SESI_LMHOST \ -e VRAY_AUTH_CLIENT_FILE_PATH \ -e VRAY_AUTH_CLIENT_SETTINGS \your-image:latest