、NVIDIA K80ドライバのインストール
Viewサーバ情報の1、のNvidia（エヌビディア）、グラフィックスカード、コマンドlspciを| grepをNVIDIA
05：00.0 3Dコントローラ：NVIDIAコーポレーションGK210GL [テスラK80]（REVのA1）
06：00.0 3Dコントローラ：NVIDIAコーポレーションGK210GL [テスラK80]（REVのA1）
84：00.0 3Dコントローラ：NVIDIAコーポレーションGK210GL [テスラK80]（REVのA1）
85：00.0 3Dコントローラ：NVIDIAコーポレーションGK210GL [テスラK80]（REVのA1）
2、ダウンプレスおよびグラフィックスドライバをインストールし、同僚のホスト・オペレーティング・グループによるこのステップは、現在のバージョンを確認するには：ドライバのバージョン：396.37、実行NVIDIA-SMIこの情報が利用可能です。
NVIDIA-SMI 396.37ドライバのバージョン：396.37
このドライバのバージョンは、ピックの背後にある詳細の多くに影響を与えますので、次のインストールが、ドライバ（410以上）の新しいバージョンをインストールすることをお勧めします。
ドライバーのURL：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us。
二、NVIDIA CUDA Toolkitのインストール
図1に示すように、前駆動、ダウンロードしてインストールするのに適した第一のCUDAツールキットバージョンに応じ。
ダウンロードURL：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDAドライバと、以下に示すような対応関係：
主流の学習フレームワークは、これらのバージョンのための優れたパフォーマンスとサポートを持っているので、次のインストールは、我々は、バージョン10.0以上をインストールすることをお勧めし。
図2に示すように、使用CUDA DEVICEQUERYのインストール情報をそれらを得ることができます。
第三に、インストールcuDNN
1は、cuDNNは深いニューラルネットワークコンピューティング加速ライブラリ、URLのGPUであります：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
CUDAの対応するバージョンを選択し、ダウンロードの抽出物は、CUDAディレクトリに対応しています。
須藤の CPの CUDA /含む/ cudnn.hは/ usr / local / CUDA /含む/ 須藤 CP CUDA / lib64に/ libcudnn *は/ usr / local / CUDA / lib64に/ 須藤 のchmod A + Rは/ usr / local / CUDA / / cudnnを含みます.Hは/ usr / local / CUDA / lib64に/ libcudnn *
***ホスト上のGPUを除き、NVIDIA場合は、上記の手順の後に、それが動作するように学習フレームワークをインストールすることができます。あなたは、コンテナで実行されている、より柔軟かつクリーンなアプリケーションを作りたい場合しかし、あなたはまた、次の操作を準備する必要があります。***
四、NVIDIA-docker2インストール
1、ドッキングウィンドウのプロジェクト、githubののURLのNvidiaのサポート：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker。これは、組み込みの機能を拡張するのnvidia-docker2のドッキングウィンドウのアプリケーションを使用しています。アーキテクチャ次のように：
2、NVIDIA-docker2項ドッカー新しいバージョンがインストール、インストールされたバージョンCE-18.09.6-3。Nvidiaの-docker2はバージョン2.0.3-3をインストールしました。（私はいくつかのrpmパッケージのダウンロードを受けている、といつでも共有することができます）
インストールコマンド（rpmパッケージの依存関係が記載されていない、対処する必要があります）：
Sudo yum install docker-ce-18.09.6-3.el7.x86_64.rpm Sudo yum install nvidia-docker2-2.0.3-3.docker18.09.6.ce.noarch.rpm
3，在安装完成之后，有两个配置文件需要更改或新建：
a，/etc/systemd/system/docker.service.d/docker.conf
[Service]
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/dockerd --graph=/docker_data --storage-driver=overlay --insecure-registry harbor.xxxx.com.cn
graph参数指定docker镜像的存放目录，需要一个较大的硬盘空间。
b，/etc/docker/daemon.json
{
"default-runtime": "nvidia",
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}
此文件为nvidia-docker2应用所需，用于替换docker的默认runc。
用两个文件来自定义docker配置，即可以替换runc，又可以提定内部仓库，合理~
4，当这些更改应用之后，再启动docker服务，使用docker info会看到相应的更改已生效。
...
Server Version: 18.09.6
Storage Driver: overlay
Backing Filesystem: xfs
Supports d_type: true
Logging Driver: json-file
Cgroup Driver: cgroupfs
Runtimes: nvidia runc
Default Runtime: nvidia
Docker Root Dir: /data05
Insecure Registries:
harbor.xxxx.com.cn
127.0.0.0/8
...
五，Docker镜像测试：
1，此次测试的镜像如下：
---anibali/pytorch:cuda-9.2
---tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu-py3
2，在服务器新装之后，如果有特别个性化的需求，可以考虑以anaconda镜像为基础进行自定义制作。
3，在以上两个镜像中，GPU加速的效果，都可以达到CPU的10倍左右。
六，使用K8S管理docker容器的部署
未完待续