歷史上，人工智能的概念幾經(jīng)沉浮。如今，憑借低成本的存儲(chǔ)、高性能的算力和改進(jìn)的訓(xùn)練方法，舊的概念再次煥發(fā)出新的生機(jī)。以TensorFlow和PyTorch為代表的一眾深度學(xué)習(xí)框架的出現(xiàn)，更是將這個(gè)領(lǐng)域的門(mén)檻降到天下何人不煉丹的程度。
然而，深度學(xué)習(xí)靠框架，框架還要挑CUDA。
技術(shù)的飛速發(fā)展和訓(xùn)練框架的野蠻迭代背后，是一地不兼容的版本號(hào)，和繞口令一般的困境。
不同的PyTorch版本依賴不同的CUDA版本
不同的TensorFlow版本依賴不同的cuDNN版本
不同的cuDNN版本也依賴不同的CUDA版本
不同的CUDA版本依賴不同的NVIDIAGPU驅(qū)動(dòng)版本
最后不同操作系統(tǒng)的不同版本只支持個(gè)別版本的GPU驅(qū)動(dòng)
所以新手最常遇到的場(chǎng)景是，為了運(yùn)行一份最后更新于三年前的、散發(fā)著古早味的、據(jù)說(shuō)很厲害的代碼，降級(jí)并重裝整個(gè)操作系統(tǒng)，并且常常因?yàn)檎`信了網(wǎng)上流傳的同樣古早的二手知識(shí)而以失敗告終。
基于云的GPU環(huán)境一般都會(huì)提供預(yù)裝的鏡像，但畢竟選擇有限，不能覆蓋所有的場(chǎng)景。數(shù)據(jù)科學(xué)家們大多不是工程師，糾纏這些底層細(xì)節(jié)既不擅長(zhǎng)也無(wú)意義。工程化的缺失一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域面臨的重大問(wèn)題，年輕的煉丹師們流汗又流淚。
本文將介紹如何基于容器技術(shù)快速供給和切換不同的cuDNN/CUDA運(yùn)行時(shí)，輕松搭建不同版本的深度學(xué)習(xí)環(huán)境。
GPU容器化的核心是NVIDIA Container Toolkit：
不同的容器共享GPU硬件和驅(qū)動(dòng)，上層的cuDNN/CUDA組件已經(jīng)預(yù)先打包在鏡像里，CUDA與底層的驅(qū)動(dòng)和操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)解耦，不同版本的運(yùn)行時(shí)可以在同一臺(tái)主機(jī)上共存，宿主機(jī)上只需要安裝最新版本的NVIDIA GPU驅(qū)動(dòng)即可。
盡管很寬泛，但是NVIDIAContainer Toolkit對(duì)操作系統(tǒng)的發(fā)行版和版本號(hào)還是有基本的要求：
上表中常用的操作系統(tǒng)，Debian過(guò)于保守，Ubuntu太過(guò)激進(jìn)，裝機(jī)量較大的CentOS又前途不明，所以我們選擇完全兼容CentOS又有Oracle官方長(zhǎng)期支持保障的Oracle Linux作為環(huán)境安裝的基石，這里使用最新的8.4版本。
首先安裝GPU驅(qū)動(dòng)，NVIDIA提供了三種安裝方式：本地全量rpm包、網(wǎng)絡(luò)rpm倉(cāng)庫(kù)和二進(jìn)制可執(zhí)行文件。毫無(wú)疑問(wèn)應(yīng)該選擇本地全量rpm包，因?yàn)榕f的依賴包不久就會(huì)被從網(wǎng)絡(luò)上移除，而GPU硬件的使用壽命明顯遠(yuǎn)遠(yuǎn)長(zhǎng)于這些軟件，所以不建議選擇網(wǎng)絡(luò)倉(cāng)庫(kù)，以免將來(lái)無(wú)法重新安裝;不選擇二進(jìn)制可執(zhí)行文件是因?yàn)榘惭b后難以干凈地移除，升級(jí)時(shí)可能會(huì)遇到?jīng)_突。
在https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下載全量rpm包：
安裝內(nèi)核頭文件，注意OracleLinux默認(rèn)使用的是UEK內(nèi)核，如果使用主線內(nèi)核請(qǐng)做相應(yīng)調(diào)整(安裝kernel-devel)：
【代碼】
安裝驅(qū)動(dòng)模塊和必要的依賴：
【代碼】
第二步，安裝并啟動(dòng)Docker服務(wù)：
【代碼】
最后，安裝NVIDIA Container Toolkit并且重啟Docker服務(wù)：
【代碼】
NVIDIA在https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/blob/master/doc/supported-tags.md提供了從CUDA 9.2到CUDA 11..4.1的多種官方鏡像，創(chuàng)建不同版本的cuDNN/CUDA運(yùn)行時(shí)只需要簡(jiǎn)單拉取對(duì)應(yīng)的鏡像即可。
比如安裝PyTorch 1.9.0所需的CUDA 10.2：
【代碼】
【輸出】
不要被右上角的CUDA版本號(hào)嚇到，它只是表明當(dāng)前宿主機(jī)的GPU驅(qū)動(dòng)所能支持CUDA的最高版本，容器中真正的CUDA版本可以通過(guò)nvcc命令來(lái)驗(yàn)證：
【代碼】
【輸出】
祝煉丹成功。
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