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NVIDIA 软件栈搭建

NVIDIA 软件栈

GPU Driver

NVIDIA 驱动程序下载

Ubuntu

  1. 搜索有效的显卡驱动
sudo ubuntu-drivers devices
#搜索匹配
sudo apt search nvidia-
  1. 安装驱动
sudo apt install nvidia-driver-510
  1. 重启系统
sudo reboot
  1. 查看
nvidia-smi
  1. 卸载驱动
sudo apt purge nvidia*

CUDA Toolkit

CUDA Toolkit 自带驱动。

下载

这里下载 run 格式安装包。

CUDA Toolkit 下载

安装

$ sudo sh cuda_xx.x.x_xxx.xx.xx_linux.run

deviceQuery $ ./deviceQuery ./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB" CUDA Driver Version / Runtime Version 11.6 / 11.

nvidiacudacudnntensorrtncclhpcgpudriverinstallationdeep-learning

构建基于PaddlePaddle开发服务镜像

构建镜像

FROM paddlepaddle/paddle:2.2.2-gpu-cuda10.2-cudnn7
LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com"

RUN apt-get update && apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev -y

RUN pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ \
    numpy fastapi paddleocr opencv-python

EXPOSE 20000

WORKDIR /inference-serving
ADD . ./

CMD ["python", "app.py"]

官方推荐：非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优。

自己构建 paddlepaddle 镜像

通过官方的 Docker Hub 没有找到 runtime 版本，想着节省几个G的空间，于是考虑自己来构建。

paddlepaddledockerdockerfilepythonopencvpipgpucudacudnnpaddleocr

构建基于 ONNXRuntime 的推理服务

构建 ONNXRuntime-GPU 镜像

编写 requirements.txt

$ vim requirements.txt

flask
connexion[swagger-ui]
connexion
gunicorn
numpy
opencv-python
scikit-image
psutil
pynvml
onnxruntime-gpu

编写 Dockerfile 需要带 cudnn 库的 CUDA 作为基镜像 $ vim Dockerfile FROM nvidia/cuda:11.4.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com" RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list && \ sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apt/sources.

onnxruntimeonnxgpucudadockerdockerfileinference-servingcudnnpython