Як використовувати Docker з GPU-прискоренням (NVIDIA Container Toolkit) для завдань машинного навчання та штучного інтелекту?
Запуск важких обчислень, пов'язаних з нейромережами та машинним навчанням, вимагає залучення графічних процесорів. Історично налаштування драйверів та CUDA-бібліотек всередині контейнерів було складним завданням через жорстку прив'язку версій до хостової системи. З появою NVIDIA Container Toolkit цей процес став стандартизованим і прозорим.
Для роботи з графічним прискорювачем всередині ізольованого середовища контейнеру необхідний прямий доступ до фізичного обладнання та спеціальних бібліотек хоста. При цьому сам базовий образ повинен містити коректну версію середовища виконання CUDA, що відповідає встановленим на сервері драйверам.
Процес налаштування та запуску додатків з підтримкою GPU включає в себе:
Використання контейнеризації для завдань штучного інтелекту дозволяє легко переносити складні моделі між різними серверами навчання та інференсу. Це гарантує повну відтворюваність результатів експериментів і виключає конфлікти версій бібліотек, які часто виникають під час паралельної розробки кількох проєктів на одній машині.