在Docker中使用MindSpore GPU版本

参考官方文档：安装指南

获取安装命令

如图所示

命令为

docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-cuda11.6:2.0.0

安装

这里选择已经预安装MindSpore x.y.z GPU版本的生产环境。(CUDA10.1或CUDA11.1或CUDA11.6后端)

安装nvidia-container-toolkit

依次执行：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \&& curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

sudo systemctl restart docker

获取MindSpore镜像

docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-{cuda_version}:{version}

将 {version} 替换为对应MindSpore版本，如2.0.0。
将 {cuda_version} 替换为对应MindSpore依赖的CUDA版本，包括cuda10.1，cuda11.1和cuda11.6。

例如执行前面获得的命令：

docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-cuda11.6:2.0.0

如果需要获取构建环境或者运行时环境镜像：

docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu:{tag}

将 {tag} 替换为对应上述表格中的标签，包括devel和runtime。

测试

运行MindSpore镜像

docker run --rm -it -v /dev/shm:/dev/shm --runtime=nvidia swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-{cuda_version}:{tag} /bin/bash

其中：

• –rm 表示退出容器后删除容器（可以不加这个参数）
• -v /dev/shm:/dev/shm 将NCCL共享内存段所在目录挂载至容器内部；
• –runtime=nvidia 用于指定容器运行时为nvidia-container-runtime；
• {tag}对应上述表格中的标签。
• {cuda_version} 对应MindSpore依赖的CUDA版本，包括cuda10.1，cuda11.1和cuda11.6。

例如使用前面下载的镜像：

docker run --rm -it -v /dev/shm:/dev/shm --runtime=nvidia swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-cuda11.6:2.0.0 /bin/bash

如需使用可视化调试调优工具MindSpore Insight，需设置–network参数为host模式，例如:

docker run --rm -it -v /dev/shm:/dev/shm --network host --runtime=nvidia swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu-cuda11.6:2.0.0 /bin/bash

运行代码

进入容器后，运行代码并检查输出：

python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"

如果输出为：

MindSpore version:  2.0.0
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed on platform [GPU] successfully!

则说明安装成功。

使用VSCode开发

见在Windows 11 中安装和使用 WSL 2：使用VSCode连接容器。

进入容器后，新建 test_docker.py ，添加以下代码：

import numpy as np
import mindspore as ms
import mindspore.ops as opsms.set_context(device_target="GPU")x = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
print(ops.add(x, y))

然后打开终端运行：

python test_docker.py

输出结果如下说明环境配置成功：

[[[[2. 2. 2. 2.][2. 2. 2. 2.][2. 2. 2. 2.]][[2. 2. 2. 2.][2. 2. 2. 2.][2. 2. 2. 2.]][[2. 2. 2. 2.][2. 2. 2. 2.][2. 2. 2. 2.]]]]