阿里云高性能计算-软件镜像简介-D

1、高性能计算软件镜像高性能计算/软件镜像高性能计算/软件镜像 PAGE 4 PAGE 4软件镜像深度学习和HPC工具集用户手册专为阿里云GPU物理机定制的深度学习和HPC工具集，在阿里云Docker Hub上发布。阿里云官方DockerHub地址 HYPERLINK /search.html /search.html访问hub可以查看阿里云提供的镜像以及缓存的社区公开镜像；进入控制台可以创建和管理自己的docker镜像。新用户第一次使用阿里云Docker服务，用户需要先注册成为开发者，步骤如下：打开上面的阿里云Docker Hub，未登陆的，先使用云账号登录，登录/注册在左上角；点击右上角管理中

2、心，如下图：对新用户会弹出去注册开发者的页面：注册成功之后，点击进入管理控制台，下次进入也可以在Docker Hub页面，点击右上角管理中心进入。界面如下：选择左侧的Docker服务下面的镜像管理标签，新用户会提示设置自己的镜像仓库命名空间和密码。命名 空间是私人镜像的地址前缀。完成设置之后，可以开始使用阿里云Docker仓库。Dockerdocker阿里云官方docker仓库地址为： registry . aliyuncs . com （公网) 在GPU物理机上，对应替换为内网地址： registry - internal . aliyuncs . com （内网） HelloWorld（G

3、PU物理机预装CentOS 7系统，以下操作仅以CentOS 7为例，且使用root用户） 首先检查机器上安装的docker服务状态：# docker info正常会显示当前存储空间等信息。如果出错，请先尝试重启docker服务：# systemctl restart docker下一步，使用阿里云账号和之前设定的docker仓库密码，登录阿里云docker仓库：docker login Hello World：# docker run /alicloudhpc/hello-world 如果一切正常，说明机器的docker服务运行正常。使用深度学习和HPC工具集需要使用GPU的用户，最好先检查

4、物理机上的GPU状态是否正常，运行：# nvidia-smi 或者：# /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery/deviceQuery 列出两块NVidia K40卡为正常。工 具 集 的 发 布 地 址 是 ： HYPERLINK /detail.html?repoId=2 /detail.html?repoId=2 列出了包含的软件工具和简介。docker login之后，可以下载toolkit的镜像到本地：# docker pull /alicloudhpc/toolkit 重命名一个短名称：# docker tag /aliclo

5、udhpc/toolkit toolkit因为需要在docker容器中使用gpu设备，启动docker容器需要设定额外参数。推荐将如下内容保存到一个shell脚本（比如run-toolkit.sh），方便以后运行： #!/bin/bash DOCKER_BIN = /usr/bin/docker INTERACT = -ti #INTERACT=-d DATA_VOLUME = /disk1 DATA_MOUNT_POINT = /disk1 MEM_LIMIT = 96g set - e if $ # -lt 2 ; then echo Usage: $0 image command exi

6、t - 1elseIMAGE=$1shift1CMD=$fidevices=$(ls- 1 / dev | grep nvidia ) dev_param = for d in $devices ; do dev_param = $dev_param - device=/dev/$ddonetime_param=-v/etc/localtime:/etc/localtime:ro if!-z$CUDA_VISIBLE_DEVICES;thendev_env=-eCUDA_VISIBLE_DEVICES=$CUDA_VISIBLE_DEVICES else dev_env = fi exec $

7、DOCKER_BIN run $INTERACT - P $dev_env $dev_param $time_param - m $MEM_LIMIT - v $DATA_VOLUME : $DATA_MOUNT_POINT $IMAGE $CMD 运行脚本，启动toolkit： # chmod +x run-toolkit.sh # ./run-toolkit.sh toolkit /bin/bash 成功运行之后，已经进入交互式的docker容器（理解为一个与host隔离的运行环境）中，物理机上的 /disk1 /disk1/disk1（如果容器销毁，其他数据不会保留）。检查GPU工作正常

8、：# nvidia-smi检查通过以后，您可以像普通终端一样，运行软件。重新进入在交互式docker容器中，如果您运行 exit，退出docker容器之后，该容器即停止。如果您在容器中修改了/disk1 以外的内容（比如安装软件），下次还需要继续使用，则不应该运行 run-toolkit.sh 新建容器，而是重启原先的，操作如下：查询已经停止的容器id：# docker ps -a返回结果中，复制下需要重启的容器的 container_id 重启容器：# docker start container_id 成功则返回一串重复的id重新进入交互式docker容器：# docker attatch

9、 container_id使用进阶获得更新如果toolkit发布新的版本，可以重新pull获得更新：# docker pull /alicloudhpc/toolkit 重命名一个短名称：# docker tag /alicloudhpc/toolkit toolkit创建私有镜像访 问 阿 里 云 docker 控 制 台 ： /#/docker/image/list 可以创建自己的私有镜像（选择本地仓库）。使用和创建本地镜像的方法，可以参考docker官方文档相关部分： HYPERLINK /userguide/dockerimages /userguide/dockerimages另外有一份中文教程： HYPERLINK /book/docker.html /