docker，以及nvidia docker安裝

更新apt包索引

2. 安裝包以允許通過https使用儲存庫：

3. 新增docker的官方gpg金鑰：

4. 使用以下命令設定穩定儲存庫。即使您還想從邊緣或測試儲存庫安裝構建，您始終需要穩定的儲存庫。要新增邊緣或測試儲存庫，請在以下命令中的單詞stable之後新增單詞edge或test（或兩者）

sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64]  \
$(lsb_release -cs)
\   stable"

注：$(lsb_release -cs)可被替代，ubuntu18.04對應的是bionic，ubuntu16.04對應的是xenial

此時有個坑，當新增錯誤時，在update會報錯。需要把錯誤的新增刪除，再update。

更新apt索引庫

sudo apt-get update

a. 安裝最新版本的docker ce

$ sudo apt-get install docker-ce

b. 或安裝指定版本：

$ apt-cache madison docker-ce
docker-ce | 18.03.0~ce-0~ubuntu |  xenial/stable amd64 packages

$ sudo
apt-get
install docker-ce=

檢視docker ce版本

$ docker -v

通過執行hello-world映像驗證是否正確安裝了docker ce。

sudo docker run hello-world

docker版本需滿足大於19.03，在這個基礎上安裝nvidia-container-toolkit即開啟docker gpu加速。

基礎環境：ubuntu 16.04/18.04, debian jessie/stretch/buster

# add the package repositories
$ distribution=
$(. /etc/os-release;
echo $id$version_id)
$ curl -s -l  |
sudo apt-key add -
$ curl -s -l  |
sudo
tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ sudo
apt-get update &&
sudo
apt-get
install -y nvidia-container-toolkit
$ sudo systemctl restart docker

使用示例：

#### test nvidia-smi with the latest official cuda image $ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi # start a gpu enabled container on two gpus $ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi # starting a gpu enabled container on specific gpus $ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi $ docker run --gpus '"device=uuid-abcdef,1"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi # specifying a capability (graphics, compute, ...) for my container # note this is rarely if ever used this way $ docker run --gpus all,capabilities=utility nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

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