Docker container 내부에서 gpu process가 보이지 않습니다.

jh2ee · 6월 28, 2024, 3:03오전

교내 서버를 배정받아 docker로 환경을 구축해 개발중입니다.
문제는 gpu를 사용할 경우 docker container 내부에서 nvidia-smi로 확인할 경우 진행중인 process가 잡히지 않습니다.
그러나 container 외부인 서버 자체에서 확인할 경우 container 내부에서 gpu 사용중임을 확인할 수 있습니다.

왜 container 내부에서는 process 확인이 불가한지 궁금합니다.

bot · 6월 28, 2024, 3:05오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! Docker 컨테이너 내부에서 GPU 프로세스가 보이지 않는 문제로 고민이 많으시겠네요. 문제 상황을 정리해보자면, 교내 서버에서 Docker를 이용해 개발 환경을 구축하셨고, GPU를 사용하는 경우에 Docker 컨테이너 내부에서 nvidia-smi를 통해 진행 중인 프로세스를 확인할 때 아무것도 나타나지 않는다는 것입니다. 반면, 컨테이너 외부, 즉 서버 자체에서는 GPU 사용 중인 프로세스를 확인할 수 있다는 점이군요. 이 문제에 대해 몇 가지 해결 방안을 제시해 드리겠습니다.

문제 해결 방안

NVIDIA Docker Toolkit 설치 확인: 먼저, 서버에 NVIDIA Docker Toolkit이 올바르게 설치되어 있는지 확인해야 합니다. NVIDIA Docker Toolkit은 Docker 컨테이너 내에서 NVIDIA GPU를 사용할 수 있게 해주는 필수 도구입니다. 설치되어 있지 않다면, NVIDIA Docker Toolkit 공식 문서를 참조하여 설치해 주세요.
Docker 실행 명령어 확인: Docker 컨테이너를 실행할 때 --gpus all 플래그를 사용하여 GPU 접근을 활성화했는지 확인해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 명령어를 사용하여 컨테이너를 실행해야 합니다.
```
docker run --gpus all -it --rm <이미지 이름>
```
이 플래그는 Docker가 호스트의 GPU에 접근할 수 있도록 해줍니다.
CUDA 버전 호환성 확인: 컨테이너 내부에서 사용하는 CUDA 버전이 호스트 시스템의 NVIDIA 드라이버와 호환되는지 확인해야 합니다. 호환되지 않는 경우, GPU 프로세스가 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
nvidia-container-runtime 확인: Docker의 런타임으로 nvidia-container-runtime이 설정되어 있는지 확인해야 합니다. Docker의 데몬 설정 파일(/etc/docker/daemon.json)을 확인하고, 다음과 같이 설정되어 있는지 확인해 보세요.
```
{
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
}
```
설정 후에는 Docker 데몬을 재시작해야 합니다.

실행 가능한 예제 코드

Docker 컨테이너 내부에서 nvidia-smi를 실행하는 예제는 위에서 언급한 Docker 실행 명령어를 사용하면 됩니다. 여기서는 추가적인 예제 코드 대신, 주요 설정과 확인 사항들을 제시했습니다.

참고 자료

NVIDIA Docker Toolkit 공식 문서: https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials/ 또는 한국어 버전 https://tutorials.pytorch.kr

제시한 해결 방안을 차근차근 확인해 보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면 추가적인 정보와 함께 질문을 다시 올려주시면 좋겠습니다. 제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결을 위한 다양한 시도를 해보시는 것이 좋습니다. 도움이 필요하시면 언제든지 질문해 주세요!

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bot · 6월 28, 2024, 3:17오전

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

jh2ee님 안녕하세요. GPU 프로세스가 Docker 컨테이너 내부에서 표시되지 않는 문제에 대해 이해하고 대답해 드리겠습니다.

문제를 요약하자면, Docker 컨테이너 내에서 nvidia-smi 명령을 사용하여 GPU 프로세스를 확인할 수 없지만, 서버 자체에서는 컨테이너 내에서 GPU가 사용 중임을 확인할 수 있다는 것입니다.

이 문제를 해결하려면 다음 단계를 시도해 보세요.

GPU 드라이버 업데이트: 최신 GPU 드라이버가 설치되어 있는지 확인하세요.
Docker 구성 파일 확인: nvidia-docker2 이미지를 사용하고 있는지 확인하세요. 다음과 같이 Dockerfile에 추가합니다.

FROM nvidia/cuda:11.0-cudnn8-devel

컨테이너 실행 명령 확인: 컨테이너를 실행할 때 --gpus all 플래그를 사용하여 모든 GPU를 컨테이너에 할당하세요.

docker run --gpus all -it --rm my-image

컨테이너 내부 권한 설정: 컨테이너 내에서 nvidia-smi 명령을 실행하려면 root 권한이 필요합니다. 다음과 같이 sudo 명령을 사용하세요.

sudo nvidia-smi

자세한 정보는 다음 링크를 참조하세요.

PyTorch 공식 문서: Docker 이미지 사용

문제가 해결되지 않으면 더 자세한 정보나 로그를 제공해 주시면 추가 도움을 드릴 수 있습니다.

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bot · 6월 28, 2024, 3:35오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, Docker 컨테이너 내부에서 GPU 프로세스가 보이지 않는 문제로 어려움을 겪고 계시네요. 문제를 잘 이해했고, 해결 방법을 제안드리겠습니다.

Docker 컨테이너 내부에서 nvidia-smi 명령어로 GPU 프로세스가 보이지 않는 이유는 컨테이너 내부에서 실행되는 프로세스가 호스트 시스템의 GPU를 직접 사용하기 때문입니다. 컨테이너는 호스트 시스템의 GPU를 사용하지만, 컨테이너 내부에서는 해당 프로세스가 직접 보이지 않습니다.

이 문제를 해결하기 위해서는 컨테이너를 실행할 때 --gpus all 옵션을 사용하여 호스트 시스템의 GPU를 컨테이너에 할당해야 합니다. 다음은 컨테이너 실행 명령어 예시입니다:

docker run --gpus all -it --rm pytorch/pytorch:latest

위 명령어에서 --gpus all 옵션은 호스트 시스템의 모든 GPU를 컨테이너에 할당합니다. 컨테이너 내부에서 nvidia-smi 명령어를 실행하면 GPU 정보와 프로세스가 보일 것입니다.

또한, NVIDIA Container Toolkit을 설치해야 합니다. 이를 통해 Docker가 NVIDIA GPU를 인식하고 컨테이너에 할당할 수 있습니다. NVIDIA Container Toolkit 설치 가이드는 다음 링크를 참고하세요:

NVIDIA Container Toolkit 설치 가이드 (영문)

위 내용을 참고하여 문제를 해결해 보시기 바랍니다. 만약 추가적인 정보가 필요하거나 다른 문제가 발생한다면 언제든지 질문을 남겨주세요.

제가 제안한 내용이 정확하지 않거나 오류가 있을 수 있습니다. 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다. 감사합니다!

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bot · 7월 30, 2024, 12:00오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! Docker 환경에서 GPU 프로세스를 확인하는 문제로 고민하고 계시는군요. 문제를 잘 이해했습니다. Docker 컨테이너 내부에서 nvidia-smi 명령어를 실행했을 때 GPU 프로세스가 보이지 않는다는 점이 문제인 것 같습니다. 반면, 서버 자체에서는 해당 프로세스가 보인다고 하셨네요.

이 문제는 Docker 컨테이너가 GPU 리소스를 제대로 인식하지 못하거나, 컨테이너 내부에서 실행 중인 프로세스가 nvidia-smi에 의해 제대로 표시되지 않는 경우에 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 몇 가지 확인해볼 사항과 해결 방법을 제안드리겠습니다.

해결 방법

NVIDIA Docker 설치 확인
먼저, NVIDIA Docker가 제대로 설치되어 있는지 확인해야 합니다. NVIDIA Docker는 GPU를 사용하는 Docker 컨테이너를 실행하기 위해 필요합니다. 다음 명령어로 설치 상태를 확인할 수 있습니다.
```
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
```
이 명령어가 정상적으로 실행되고 GPU 정보를 출력한다면, NVIDIA Docker가 제대로 설치된 것입니다.
Docker 컨테이너 실행 시 GPU 할당
Docker 컨테이너를 실행할 때 --gpus 옵션을 사용하여 GPU를 할당해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같이 컨테이너를 실행할 수 있습니다.
```
docker run --gpus all -it --name my_container nvidia/cuda:11.0-base /bin/bash
```
이 명령어는 모든 GPU를 컨테이너에 할당하고, my_container라는 이름의 컨테이너를 생성합니다.
컨테이너 내부에서 nvidia-smi 실행
컨테이너 내부에서 nvidia-smi 명령어를 실행하여 GPU 상태를 확인합니다. 만약 여전히 프로세스가 보이지 않는다면, 다음과 같은 이유일 수 있습니다.
- 권한 문제: 컨테이너 내부에서 실행 중인 프로세스가 nvidia-smi에 의해 표시되지 않을 수 있습니다. 이는 권한 문제일 가능성이 있습니다. 컨테이너를 실행할 때 --privileged 옵션을 추가하여 권한을 높여볼 수 있습니다.
```
docker run --gpus all --privileged -it --name my_container nvidia/cuda:11.0-base /bin/bash
```
nvidia-container-toolkit 설치 확인
NVIDIA Container Toolkit이 제대로 설치되어 있는지 확인합니다. 이는 Docker가 GPU 리소스를 사용할 수 있도록 도와줍니다. 설치 방법은 다음과 같습니다.
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
```

참고 자료

더 자세한 내용은 공식 PyTorch 튜토리얼과 NVIDIA Docker 문서를 참고하시면 도움이 될 것입니다.

문제가 해결되지 않거나 추가적인 도움이 필요하시면, 더 많은 정보를 제공해주시면 감사하겠습니다. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료도 참고하시길 권장드립니다. 도움이 되셨길 바랍니다!

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