UbuntuにDockerをインストール！GPUをコンテナから使う方法

2024年6月20日2024年6月25日

GPUの環境構築では、ソフトウェアのバージョン不一致によるエラーが頻発します。

Dockerを使うことで、このような依存関係のエラーを回避しやすくなります。

この記事では、UbuntuにDockerをインストールする方法から、コンテナからGPUを使う方法まで紹介します。

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環境構築する前の準備

GPUの環境構築では、ソフトウェアのバージョン依存関係によるエラーが頻発します。

環境構築の前に、次の情報を下調べしておくことが重要です。

GPUの型番
OSの種類・バージョン
CUDAのバージョン
NVIDIAドライバのバージョン

GPUの型番を確認する

まずGPUの型式を確認しておきます。

GPUの型番には、次のようなものがあります。

NVIDIA RTX A6000
NVIDIA GeForce RTX 4090
NVIDIA A100

OSの種類・バージョンを確認する

お使いのOSのバージョンを確認しておきます。

Ubuntuで以下のコマンドを実行します。

lsb_release -a

この記事では、Ubuntu 22.04LTSを使用しています。

Windowsをお使いの方は、Ubuntuをインストールする記事をあわせてご覧ください。

CUDAのバージョンを確認する

使用したい機械学習のライブラリに対応するCUDAのバージョンを確認します。

機械学習のライブラリ（フレームワーク）として代表的なものにPyTorchが挙げられます。

PyTorchとCUDAのバージョン関係は、PyTorchの公式サイトから参照できます。

この記事ではCUDA 12.1を使用しています。

NVIDIAドライバのバージョンを確認する

GPU、OS、CUDAに対応するNVIDIAドライバのバージョンを確認します。

NVIDIAの公式サイトにアクセスします。

調べておいたGPU、OS、CUDAの情報をもとに、「ドロップダウンリスト」を選択します。

NVIDIAドライバの選定 — (出典：https://www.nvidia.co.jp/)

CUDA 12.1をお使いの場合は、「CUDA Toolkit」から12.2もしくは12.4を選択してください。

「探す」をクリックすると対応するNVIDIAドライバのバージョンが表示されます。

この記事では、バージョン550のNVIDIAドライバを使用しています。

NVIDIAドライバのインストール

NVIDIAドライバをインストールしていきます。

Ubuntuホストマシンで次のコマンドを実行し、ドライバをインストールします。

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-550

install nvidia-driver-550で、バージョン「550」のNVIDIAドライバを指定しています。

ドライバをインストールしたら、OSを再起動します。

sudo reboot

ドライバが正しくインストールできているか確認します。

nvidia-smi

Dockerのインストール

UbuntuホストマシンにDockerをインストールしていきます。

Dockerの公式GPGキーを追加します。

sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

DockerのAPT リポジトリを追加します。

echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update

Dockerをインストールします。

sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

現在のユーザーをdockerグループに追加します。

sudo usermod -aG docker $USER

ファイルのパーミッションを変更します。

sudo chmod 666 /var/run/docker.sock

Dockerデーモンがシステム起動時に自動的に起動するように設定します

sudo systemctl enable docker

現在のシェルセッションをリロードして、変更を有効にします。

newgrp docker

Dockerデーモンを再起動します。

sudo systemctl restart docker

Dockerが正しくインストールされたか確認するために、サンプルのコンテナを実行してみます。

docker run hello-world

次のメッセージが表示されたら、Dockerをインストール成功です！
Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.

NVIDIA Container Toolkitのインストール

UbuntuホストマシンにNVIDIA Container Toolkitをインストールしていきます。

NVIDIA Container Tooklitを使うと、コンテナ内にNVIDIAドライバをインストールする必要がなくなります。

リポジトリとGPGキーをセットアップします。

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

nvidia-container-toolkitをインストールします。

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

NVIDIAコンテナーランタイムを認識するように、Docker デーモンを構成します。

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

config.tomlファイルを編集します。

sudo nano /etc/nvidia-container-runtime/config.toml

次のように書き換えて、保存します。
no-cgroups = false

デフォルトのランタイムを設定した後、Docker デーモンを再起動してインストールを完了します。

sudo systemctl restart docker

DockerコンテナからGPUを認識する

コンテナからGPUが認識できるかをテストします。

サンプルのDockerコンテナを起動します。

docker run -it --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:12.1.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04 /bin/bash

コンテナ内からGPUが認識できているか確認をします。

nvidia-smi

コンテナ内からNVIDIA A100 80GB GPUが認識できています。

コンテナにCUDAがインストールされているか確認します。

nvcc -V

コンテナ内にCUDA 12.1がインストールできています。

PyTorchコンテナでの動作確認

今度はCUDA、Python、PyTorchを含むコンテナを構築してみます。

最終的にコンテナ内のPyTorchからGPUが適切に認識できるかテストします。

Dockerファイルの作成

Dockerファイルを作成して編集します。

nano Dockerfile

次の記述をコピーして、Dockerファイルに貼り付けます。

# ベースイメージ(CUDA)の指定
FROM nvidia/cuda:12.1.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04

# 必要なパッケージをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip python3-venv git nano

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /app

# アプリケーションコードをコピー
COPY . /app

# Python仮想環境の作成
RUN python3 -m venv /app/.venv

# 仮想環境をアクティベートするコマンドを.bashrcに追加
RUN echo "source /app/.venv/bin/activate" >> /root/.bashrc

# PyTorchのインストール
RUN /app/.venv/bin/pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# コンテナの起動時にbashを実行
CMD ["/bin/bash"]

[Ctrl + S]キーで変更内容を保存し、[Ctrl + X]キーで編集モードから抜けます。

docker-compose.ymlファイルの作成

docker-compose.ymlを使って、Dockerコンテナに関する設定を行います。

docker-compose.ymlを作成して編集します。

nano docker-compose.yml

次の記述をコピーして、docker-compose.ymlファイルに貼り付けます。

services:
  pytorch_container:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    image: pytorch_container
    runtime: nvidia
    container_name: pytorch_container
    volumes:
      - .:/app/pytorch_container
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]

「Ctrl + S」キーで変更内容を保存し、「Ctrl + X」キーで編集モードから抜けます。

Point

runtime: nvidia　コンテナ起動時にnvidia container toolkitを指定
driver: nvidia　NVIDIAドライバの指定
count: 1　GPUの枚数の指定
capabilities: [gpu]　デバイスにGPUを指定