Ubuntu16.04でnvidia-dockerを動かす
構成
- CPU: Core i7-6850K
- GPU: ELSA GeForce GTX 1080 8GB GLADIAC *2台
初期設定
ネットワーク
$ sudo apt-get -y install resolvconf $ sudo nmcli con mod eno1 ipv4.method manual $ sudo nmcli con mod eno1 ipv4.address 192.168.1.23/24 $ sudo nmcli con mod eno1 ipv4.dns 192.168.1.1 $ sudo nmcli con mod eno1 ipv4.gateway 192.168.1.1 $ sudo nmcli con down eno1 && sudo nmcli con up eno1
アップデート
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get -y upgrade $ sudo apt-get -y dist-upgrade
OpenSSHのインストール
$ sudo apt-get -y install openssh-server $ sudo systemctl start sshd $ sudo systemctl enable sshd
CUDA
確認
以下のコマンドで，何も出てこないことを確認する
$ sudo dpkg -l | grep nvidia $ sudo dpkg -l | grep cuda
Nvidiaドライバのインストール
リポジトリ(Proprietary GPU Drivers : “Graphics Drivers” team)
を登録して，ドライバをインストールする
途中で，secure bootを無効にするかを聞かれたが，無効にせずに続行した
$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get -y install nvidia-387
再起動し，GPUが認識されているかを確認
$ sudo reboot $ nvidia-smi Sat Dec 9 10:19:09 2017 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 387.34 Driver Version: 387.34 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 106... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 0% 37C P8 6W / 156W | 91MiB / 6071MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | 0 1130 G /usr/lib/xorg/Xorg 89MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+
dockerのインストール
Ubuntu公式リポジトリのdocker.ioではnvidia-dockerを実行できない
(docker-engine, docker-ce, docker-eeのいずれかのパッケージが依存関係として必要)
ので、Get Docker CE for Ubuntu | Docker Documentation
の通りにインストールする
$ sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
software-properties-common
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
$ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install docker-ce
nvidia-dockerのインストール
GitHub - NVIDIA/nvidia-docker: Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUsの通りにインストールする
$ sudo apt-get -y install curl $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y nvidia-docker2 $ sudo pkill -SIGHUP dockerd
テスト(nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smiでもいける)
$ docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi Unable to find image 'nvidia/cuda:latest' locally latest: Pulling from nvidia/cuda 660c48dd555d: Pull complete 4c7380416e78: Pull complete 421e436b5f80: Pull complete e4ce6c3651b3: Pull complete be588e74bd34: Pull complete f597507b3c37: Pull complete 9c5d4127a23d: Pull complete 398bf259fcdc: Pull complete 4f4092762618: Pull complete 94130a21e154: Pull complete Digest: sha256:954c82d2d060f38de13b3d7933b7e1549b25330cc6412008dc1253f3c148448d Status: Downloaded newer image for nvidia/cuda:latest Sat Dec 9 01:59:36 2017 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 387.34 Driver Version: 387.34 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 106... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 0% 37C P8 6W / 156W | 91MiB / 6071MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| +-----------------------------------------------------------------------------+
Debian StretchでNFSサーバを動かす
インストール
$ sudo apt -y install nfs-kernel-server
共有ディレクトリの設定
NFSv4で共有するように/etc/exportsを編集する。
/srv/nfs4をNFSのルートにし、shareを公開する。
$ sudo vim /etc/exports /srv/nfs4 192.168.1.0/24(rw,async,fsid=0,crossmnt,no_root_squash) /srv/nfs4/share 192.168.1.0/24(rw,async,no_root_squash)
共有ディレクトリのバインドマウント
ディレクトリ作成
$ sudo mkdir -p /srv/nfs4/share
/etc/fstabの編集、マウント
$ sudo vim /etc/fstab /mnt/hdd /srv/nfs4/share none bind 0 0 $ sudo mount -a
サービス起動
$ sudo systemctl start nfs-server $ sudo systemctl enable nfs-server
公開状態の確認
$ sudo exportfs
/srv/nfs4 192.168.1.0/24
/srv/nfs4/share
192.168.17.0/24
クライアント側からは下記コマンドでマウントできる
$ sudo mount.nfs <NFSサーバIP>:/ /mnt $ ls /mnt share
Arch Linuxのインストール 2019年6月版
Install
インストールガイド - ArchWiki を参考に進める
$ ls /sys/firmware/efi/efivars $ loadkeys jp106 ... $ parted /dev/sda (parted)$ mklabel gpt (parted)$ mkpart ESP fat32 1MiB 513MiB (parted)$ set 1 boot on (parted)$ mkpart primary xfs 513MiB 100% (parted)$ print Number Start End Size File system Name Flags 1 1049kB 538MB 537MB fat32 boot, esp 2 538MB 120GB 119GB xfs (parted)$ quit $ mkfs.fat -F32 /dev/sda1 $ mkfs.xfs /dev/sda2 $ mount /dev/sda2 /mnt $ mkdir /mnt/boot $ mount /dev/sda1 /mnt/boot
$ ping archlinuxjp.org ...ok $ timedatectl set-ntp true $ vim /etc/pacman.d/mirrorlist ## Japan http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/Linux/archlinux/$repo/os/$arch http://ftp.jaist.ac.jp/pub/Linux/ArchLinux/$repo/os/$arch $ pacstrap /mnt base base-devel $ genfstab -U /mnt >> /mnt/etc/fstab $ arch-chroot /mnt $ ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Tokyo /etc/localtime $ hwclock --systohc --utc $ pacman -S vim $ vim /etc/locale.gen en_US.UTF-8 UTF-8 ja_JP.UTF-8 UTF-8 $ locale-gen Generating locales... en_US.UTF-8... done ja_JP.UTF-8... done Generation complete. $ echo LANG=en_US.UTF-8 > /etc/locale.conf $ echo KEYMAP=jp106 > /etc/vconsole.conf $ echo ホスト名 > /etc/hostname $ vim /etc/hosts 127.0.1.1 ホスト名.localdomain ホスト名 $ mkinitcpio -p linux
rootパスワードの設定
$ passwd
ブートローダのインストール
$ ls /sys/firmware/efi/efivars
これで色々出てくれば大丈夫。
$ bootctl --path=/boot install $ vim /boot/loader/loader.conf default arch timeout 3 editor 0 $ blkid -s PARTUUID -o value /dev/sda2 UUID文字列 $ vim /boot/loader/entries/arch.conf title Arch Linux linux /vmlinuz-linux initrd /initramfs-linux.img options root=PARTUUID=UUID文字列 rw $ exit $ umount -R /mnt $ reboot
初期設定
ユーザ追加・sudo有効化
$ useradd --create-home ユーザ名 $ gpasswd -a ユーザ名 wheel $ passwd ユーザ名 $ pacman -S sudo $ EDITOR=vim visudo %wheel ALL=(ALL) ALL # コメント解除する
これ以降はユーザ権限で設定を行う
DHCP有効化
デフォルトで起動しているものと思っていたが，起動していなかったので
$ sudo systemctl start dhcpcd
yay
yaourtが開発停止になったため代わりのyayを入れる
$ sudo pacman -S git $ git clone https://aur.archlinux.org/yay.git $ cd yay $ makepkg -si $ type yay yay is /usr/bin/yay $ yay --version yay v9.2.0 - libalpm v11.0.3
AURを追加する
$ sudo vim /etc/pacman.conf [archlinuxfr] SigLevel = Never Server = http://repo.archlinux.fr/$arch $ yay -Syy
GUIのインストール
$ sudo pacman -S \
xorg-server xorg-xclock xterm \
lightdm lightdm-gtk-greeter \
xfce4 xfce4-goodies
$ sudo systemctl enable lightdm
グラフィックスドライバを入れる
$ lspci | grep -e VGA -e 3D %%%%% %%%%% %%%%% $ sudo pacman -S xf86-video-intel
xf86-video-*は環境に合わせてamdgpuとかnouveauに変える。
グラフィックドライバをロードするために再起動する。
$ sudo reboot
再起動後はLightDMが動いてGUIログインできる。
キーボードレイアウトの設定
$ sudo vim /etc/X11/xorg.conf.d/00-keyboard.conf
Section "InputClass"
Identifier "system-keyboard"
MatchIsKeyboard "on"
Option "XkbLayout" "jp,us"
Option "XkbModel" "pc106"
Option "XkbVariant" ",dvorak"
Option "XkbOptions" "grp:alt_shift_toggle"
EndSection
$ sudo reboot
日本語入力
$ sudo pacman -S \
fcitx-mozc fcitx-im fcitx-configtool \
noto-fonts-cjk
$ vim ~/.xprofile
export GTK_IM_MODULE=fcitx
export QT_IM_MODULE=fcitx
export XMODIFIERS=”@im=fcitx”
$ vim ~/.xinitrc
[ -f /etc/xprofile ] && . /etc/xprofile
[ -f ~/.xprofile ] && . ~/.xprofile
fcitx-autostart &
ログインし直して、タスクバーのキーボードアイコンから、
Configureを選択し、+アイコンからMozcを追加する。
ScalaFXで作成したアプリケーションが実行できない
環境
- Fedora27 (Docker) on ArchLinux
- Intellij IDEA 2018.1.5
- Scala 2.12.4
- Java8
- OpenJDK 1.8.0_171-b10
- OracleJDK 1.8.0_172-b11
エラー内容
Graphics Device initialization failed for : es2, sw
Error initializing QuantumRenderer: no suitable pipeline found
java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Error initializing QuantumRenderer: no suitable pipeline found
at com.sun.javafx.tk.quantum.QuantumRenderer.getInstance(QuantumRenderer.java:280)
at com.sun.javafx.tk.quantum.QuantumToolkit.init(QuantumToolkit.java:221)
at com.sun.javafx.tk.Toolkit.getToolkit(Toolkit.java:248)
at com.sun.javafx.application.PlatformImpl.startup(PlatformImpl.java:209)
at com.sun.javafx.application.LauncherImpl.startToolkit(LauncherImpl.java:675)
at com.sun.javafx.application.LauncherImpl.launchApplication1(LauncherImpl.java:695)
at com.sun.javafx.application.LauncherImpl.lambda$launchApplication$154(LauncherImpl.java:182)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.lang.RuntimeException: Error initializing QuantumRenderer: no suitable pipeline found
at com.sun.javafx.tk.quantum.QuantumRenderer$PipelineRunnable.init(QuantumRenderer.java:94)
at com.sun.javafx.tk.quantum.QuantumRenderer$PipelineRunnable.run(QuantumRenderer.java:124)
... 1 more
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: No toolkit found
at com.sun.javafx.tk.Toolkit.getToolkit(Toolkit.java:260)
at com.sun.javafx.application.PlatformImpl.startup(PlatformImpl.java:209)
at com.sun.javafx.application.LauncherImpl.startToolkit(LauncherImpl.java:675)
at com.sun.javafx.application.LauncherImpl.launchApplication1(LauncherImpl.java:695)
at com.sun.javafx.application.LauncherImpl.lambda$launchApplication$154(LauncherImpl.java:182)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
調べてみる
下記はOracleJDK 1.8.0_172-b11で実行した。
java - JavaFX on Linux is showing a "Graphics Device initialization failed for : es2, sw" - Stack Overflow
の通りに-Dprism.verbose=trueをつけて実行してみる
RUN -> RUN... -> Edit ConfigurationのVM optionsに-Dprism.verbose=trueを追加して実行する
Prism pipeline init order: es2 sw
Using java-based Pisces rasterizer
Using dirty region optimizations
Not using texture mask for primitives
Not forcing power of 2 sizes for textures
Using hardware CLAMP_TO_ZERO mode
Opting in for HiDPI pixel scaling
Prism pipeline name = com.sun.prism.es2.ES2Pipeline
Loading ES2 native library ... prism_es2
GraphicsPipeline.createPipeline failed for com.sun.prism.es2.ES2Pipeline
java.lang.UnsatisfiedLinkError: /usr/java/jdk1.8.0_172-amd64/jre/lib/amd64/libprism_es2.so: libgtk-x11-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory
at java.lang.ClassLoader$NativeLibrary.load(Native Method)
at java.lang.ClassLoader.loadLibrary0(ClassLoader.java:1941)
(省略)
libgtk-x11-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directoryということなので
$ dnf -y install gtk2
次は、libXxf86vm.so.1: cannot open shared object file: No such file or directoryなので
$ dnf -y install libXxf86vm
次は、libGL.so.1: cannot open shared object file: No such fileなので
$ dnf -y install mesa-libGL
再度実行してみると下記のエラーが出た
libGL error: unable to load driver: swrast_dri.so libGL error: failed to load driver: swrast Prism ES2 Error - nInitialize: glXChooseFBConfig failed (X) Got class = class com.sun.prism.es2.ES2Pipeline GraphicsPipeline.createPipeline: error initializing pipeline com.sun.prism.es2.ES2Pipeline *** Fallback to Prism SW pipeline Prism pipeline name = com.sun.prism.sw.SWPipeline (X) Got class = class com.sun.prism.sw.SWPipeline Initialized prism pipeline: com.sun.prism.sw.SWPipeline vsync: true vpipe: false Error: JavaFX detected no fonts! Please refer to release notes for proper font configuration Exception in Application start method (省略)
Fallback to Prism SW pipelineなのでlibGL errorはとりあえず無視する。Error: JavaFX detected no fonts! Please refer to release notes for proper font configurationは下記ページをみるとTrueTypeフォントが無いのが原因らしい
TrueTypeフォントを探して入れる
$ dnf -y search fonts | grep TrueType | grep Japanese sazanami-fonts-common.noarch : Common files for Sazanami Japanese TrueType fonts motoya-lcedar-fonts.noarch : Japanese Gothic-typeface TrueType fonts by MOTOYA motoya-lmaru-fonts.noarch : Japanese Round Gothic-typeface TrueType fonts by hanazono-fonts.noarch : Japanese Mincho-typeface TrueType font vlgothic-fonts.noarch : Japanese TrueType font vlgothic-p-fonts.noarch : Proportional Japanese TrueType font sazanami-gothic-fonts.noarch : Sazanami Gothic Japanese TrueType font sazanami-mincho-fonts.noarch : Sazanami Mincho Japanese TrueType font $ dnf -y install vlgothic-fonts
ここで実行すると、下記のエラーが出たがとりあえず動くようになった。
libGL error: unable to load driver: swrast_dri.so libGL error: failed to load driver: swrast Prism ES2 Error - nInitialize: glXChooseFBConfig failed GraphicsPipeline.createPipeline: error initializing pipeline com.sun.prism.es2.ES2Pipeline *** Fallback to Prism SW pipeline (省略) vsync: true vpipe: false QuantumRenderer: shutdown
解決方法まとめ
$ dnf -y install gtk2 libXxf86vm mesa-libGL vlgothic-fonts
しておけばOpenJDKでもOracleJDKでも動いた。
ただしOpenJDKの場合は、下記のOpenJFX関連の設定が必要だった
$ dnf -y install java-1.8.0-openjdk-openjfx-devel
$ export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/lib/jvm/openjfx/rt/lib/amd64
$ cp /usr/lib/jvm/openjfx/rt/lib/ext/jfxrt.jar <プロジェクトルート>/lib/
Ubuntu16.04でVirtualBoxを動かす
実行環境
インストール
$ sudo apt-get -y install virtualbox
仮想マシンを起動してみる
$ virtualbox
別マシンで作成したWindows7の仮想HDD（Win7Test）を指定して起動すると、ポップアップで下記内容が表示されて起動に失敗する
Failed to open a session for the virtual machine Win7Test.
AMD-V is disabled in the BIOS (or by the host OS) (VERR_SVM_DISABLED).
Result Code: NS_ERROR_FAILURE (0x80004005)
Component : ConsoleWrap
Interface : IConsole {872da645-4a9b-1727-bee2-5585105b9eed}
AMD-Vが無効になっている
仮想化機能の確認
ハードウェアがサポートしているか
されている
$ LC_ALL=C lscpu | grep Virtualization Virtualization: AMD-V
OSからAMD-Vが利用可能か
Intelでやったときはkvm_intelが出てきていたが，kvm_amdみたいなのが無いのでBIOSかカーネルかで無効になっている?
$ lsmod | grep kvm kvm 552960 0 irqbypass 16384 1 kvm
マザーボードで有効化されているか
Advanced -> CPU Configuration -> SVM Modeで有効化（Disabled -> Enabledに変更）する必要があった
再起動するとkvm_amdが追加された
$ lsmod | grep kvm kvm_amd 65536 0 kvm 552960 1 kvm_amd irqbypass 16384 1 kvm
kvm_amdが追加された状態ならエラーなしで仮想マシンを起動できた
Ubuntu16.04にsambaサーバを立てる
インストール
$ sudo apt-get -y install samba
設定ファイル編集
$ sudo vim /etc/samba/smb.conf
で設定ファイルを編集する
globalセクション
[global]
unix charset = UTF-8
dos charset = CP932
writable = yes
guest ok = no
vfs objects = recycle
recycle:repository = .recycle
recycle:keeptree = no
recycle:touch = yes
recycle:versions = yes
recycle:maxsize = 0
homesセクション
# Un-comment the following (and tweak the other settings below to suit) # to enable the default home directory shares. This will share each # user's home directory as \\server\username [homes] comment = Home Directories browseable = yes # By default, the home directories are exported read-only. Change the # next parameter to 'no' if you want to be able to write to them. ; read only = yes read only = no # File creation mask is set to 0700 for security reasons. If you want to # create files with group=rw permissions, set next parameter to 0775. ; create mask = 0700 # Directory creation mask is set to 0700 for security reasons. If you want to # create dirs. with group=rw permissions, set next parameter to 0775. ; directory mask = 0700 # By default, \\server\username shares can be connected to by anyone # with access to the samba server. # Un-comment the following parameter to make sure that only "username" # can connect to \\server\username # This might need tweaking when using external authentication schemes valid users = %S
プリンタ
不要なので無効にする
;[printers] ; comment = All Printers ; browseable = no ; path = /var/spool/samba ; printable = yes ; guest ok = no ; read only = yes ; create mask = 0700 ; ;# Windows clients look for this share name as a source of downloadable ;# printer drivers ;[print$] ; comment = Printer Drivers ; path = /var/lib/samba/printers ; browseable = yes ; read only = yes ; guest ok = no
サービス起動
$ sudo systemctl start smbd nmbd $ sudo systemctl enable smbd nmbd
Sambaユーザの追加
下記コマンドでユーザを追加できる。
追加後にサービスを再起動する必要はない。
$ sudo smbpasswd -a ユーザ名 New SMB password: パスワード入力 Retype new SMB password: パスワード再入力 Added user ユーザ名.
UbuntuServer16.04でnvidia-dockerを動かす
UbuntuServer16.04でnvidia-dockerを動かす
構成
- UbuntuServer 16.04.4 LTS
- GTX1080ti *1
確認
以下のコマンドで，何も出てこないことを確認する
$ sudo dpkg -l | grep nvidia $ sudo dpkg -l | grep cuda
Nvidiaドライバのインストール
リポジトリ(Proprietary GPU Drivers : “Graphics Drivers” team)
を登録して，ドライバをインストールする
$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt update $ sudo apt -y install nvidia-396
再起動し，
$ sudo reboot
GPUが認識されているかを確認
$ nvidia-smi +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 396.18 Driver Version: 396.18 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 108... Off | 00000000:41:00.0 On | N/A | | 29% 43C P0 59W / 250W | 59MiB / 11164MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | 0 1594 G /usr/lib/xorg/Xorg 56MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+
dockerのインストール
Ubuntu公式リポジトリのdocker.ioではnvidia-dockerを実行できない
(docker-engine, docker-ce, docker-eeのいずれかのパッケージが依存関係として必要)
ので、Get Docker CE for Ubuntu | Docker Documentation
の通りにインストールする
$ sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
software-properties-common
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
$ sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install docker-ce
ユーザをdockerグループに追加し、ログインし直すとsudo無しでdockerを実行できるようになる
$ sudo gpasswd -a ユーザ名 docker ## logout & login $ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
nvidia-dockerのインストール
GitHub - NVIDIA/nvidia-docker: Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUsの通りにインストールする
GPGキーの追加
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
リポジトリの追加
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list $ sudo apt-get update
nvidia-dockerのインストール
$ sudo apt-get -y install nvidia-docker2 $ sudo pkill -SIGHUP dockerd
テスト
$ docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi Unable to find image 'nvidia/cuda:latest' locally latest: Pulling from nvidia/cuda d3938036b19c: Pull complete a9b30c108bda: Pull complete 67de21feec18: Pull complete 817da545be2b: Pull complete d967c497ce23: Pull complete 5ddeb439bad8: Pull complete c6496427ad3b: Pull complete 360fde1360ca: Pull complete 4cc434a95aa2: Pull complete e5c0eee6e0d5: Pull complete Digest: sha256:d17a4683f1554de305741e55886d5835b204f602ca73a0df83e02afeb313db76 Status: Downloaded newer image for nvidia/cuda:latest Thu Apr 19 08:35:27 2018 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 396.18 Driver Version: 396.18 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 108... Off | 00000000:41:00.0 On | N/A | | 29% 32C P8 10W / 250W | 59MiB / 11164MiB | 1% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| +-----------------------------------------------------------------------------+
動いた
