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Execute contêineres Docker com GPUs NVIDIA em trabalhadores do Deadline Cloud
O script de configuração do host docker_nvidia_container_toolkit instala o Docker e o NVIDIA Container Toolkitdocker run Muitas cargas de trabalho de GPU, como servidores de inferência ComfyUI e Stable Diffusion, são fornecidas como imagens de contêiner e exigem Docker com passagem de GPU. Os contêineres também fornecem uma maneira limpa de empacotar pilhas de dependências complexas (CUDA, Python, bibliotecas específicas de aplicativos) sem poluir o host ou entrar em conflito com outras tarefas na frota.
O script faz o seguinte:
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Instala o Docker
dnfe inicia o serviço. -
Adiciona
job-useraodockergrupo para que os trabalhos possam executar contêineres sem sudo. -
Instala o NVIDIA Container Toolkit a partir do repositório oficial.
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Configura o daemon do Docker para usar o tempo de execução da NVIDIA.
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Gera a especificação CDI (Container Device Interface) para acesso à GPU.
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Reinicia o Docker e verifica a configuração.
A AMI da frota deve ter drivers de GPU NVIDIA já instalados, fornecidos pelas AMIs de GPU do Deadline Cloud, e a frota deve usar um tipo de instância de GPU, como, ou. g6.xlarge g6e.xlarge p4d.24xlarge
Depois que a configuração do host for executada, os trabalhos poderão iniciar contêineres de GPU. O exemplo a seguir executa um contêiner com acesso à GPU, rede de host e as variáveis de ambiente de licença padrão baseadas no uso do Deadline Cloud transmitidas:
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