nvidia-docker를 사용하기 위해서는 우선 docker가 설치되어 있어야 한다. 우리는 대부분 커뮤니티 버전을 사용하게 될 것이므로 docker Community Edition(docker-ce) 버전으로 설치해주도록 하자. 아래 명령어를 실행하게 되면 get.docker.com에 등록되어 있는 스크립트가 바로 로컬에서 실행되게 되는데 이 스크립트는 기본적으로 docker-ce 레포지토리를 가르키고 있기 때문에 바로 실행시켜주면 되겠다. curl -fsSL https://get.docker.com/ | sudo sh 잠시후 docker 설치가 마무리 되면 nvidia-docker를 설치해주면 된다. 버전이 변경됨에 따라 내용이 달라질 수 있기 때문에 공식 홈페이지의 설치 방법도 함께 확인하면 좋다..
nvidia-docker로 개발환경 한방에 세팅하기
GPU를 사용하는 머신러닝 환경을 구축하기 위해서는 virtualenv, anaconda 등 파이썬의 가상환경을 통한 다양한 방법이 제시되는데 이와 같은 환경에는 문제가 하나 있다. 바로 다양한 버전의 CUDA를 사용하는데 상당히 제한적이라는 것인데, 이게 왜 문제가 되는가 하면 여려가지 전제를 이야기 할 필요가 있다. 보통 다양한 버전의 CUDA를 필요로 하는 경우는 여러개의 프로젝트를 병행으로 개발하는 상태이고 한개의 워크스테이션(혹은 클라우드 인스턴스)에 여러명의 엔지니어가 접속해서 작업을 진행하게 된다. 이때 A라는 엔지니어가 잘못 건드린 글로벌한 CUDA 설정이 B 개발자에게까지 영향을 줄 수 있는 상황이 충분히 존재한다. 이건 혼자 사용하는 머신이라도 마찬가지다. 참담하게도 이런경우에는 시스템..
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