Конфигурация контейнера Docker

Разделы:

В этой статье описывается процесс настройки контейнера Docker. Docker позволяет разрабатывать или запускать приложение на основе UNIGINE в различных средах изолированно внутри контейнера. Для выполнения всех необходимых действий на вашем компьютере должна быть установлена графическая карта NVIDIA и система Linux с поддержкой Ubuntu.

Для работы с другими дистрибутивами, такими как Amazon, Open Suse, Debian, Centos или RHEL, пожалуйста, ознакомьтесь с документацией NVIDIA Container Toolkit.

Системные требования#

Вам необходимо выключить все программы, воспроизводящие звук. Для корректного воспроизведения звука в системе должен быть установлен драйвер ALSA.

Примечание

Демон Docker привязывается к сокету Unix, а не к TCP-порту. По умолчанию сокетом Unix владеет пользователь root, а другие пользователи могут получить к нему доступ только с помощью sudo (читать подробнее). Демон Docker всегда запускается от имени пользователя root.

Если вы не хотите писать sudo перед командой docker, создайте группу Unix с именем docker и добавьте в нее пользователей (читать подробнее). Когда запускается демон Docker, он создает сокет Unix, доступный членам группы docker.

Настройка Docker#

Чтобы настроить Docker, выполните следующие действия:

Установка NVIDIA Container Toolkit#

Настройте NVIDIA Container Toolkit в соответствии с руководством по настройке. Установите репозиторий пакетов и ключ GPG, введите для этого в командной строке:

Результат

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
&& 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/$distribution/libnvidia-container.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

Установите nvidia-docker2:

Результат

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2

Перезапустите Docker:

Результат

$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart docker

Подготовка образа контейнера#

На Docker Hub есть готовый к использованию образ контейнера, который мы подготовили для вас — перейдите по ссылке run-unigine-in-docker и используйте следующую команду:

Результат

docker pull unigine/run-unigine-in-docker

В случае, если по какой-либо причине вместо использования образа контейнера из Docker Hub вы захотите подготовить и собрать свой образ контейнера вручную, пожалуйста, следуйте инструкциям в спойлере ниже:

Создайте папку для работы с контейнером:
Результат
```
$ mkdir ~/unigine-in-docker
```
Создайте текстовый файл Dockerfile в папке unigine-in-docker/:
Результат
```
$ cd ~/unigine-in-docker
$ touch Dockerfile
```

Добавьте следующие строки в файл Dockerfile и сохраните его:

Результат

FROM nvidia/opengl:base-ubuntu20.04
VOLUME /tmp/.X11-unix
RUN apt update && apt upgrade -y

# linux-headers- hardcoded, if it don't build - try update version of linux-headers
RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get update && DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt install -y \
	python3 \
	wget gnupg \
	xvfb \
	x11-xserver-utils \
	python3-pip \
	libegl1-mesa \
	libgl1-mesa-dev \
	libxv1 \
	gcc g++ make ccache \
	libxrandr-dev \
	libxinerama-dev \
	libopenal1 \
	libxrender-dev \
	libxext-dev \
	libc6-dev \
	libx11-dev \
	libxi-dev \
	libxml2-dev \
	cmake \
	nano vim \
	lshw \
	libglu1-mesa \
	mesa-utils \
	glmark2 \
	xxd \
	# for sdk bro2 \
	libxcb-shape0 \
	libxcb-xkb1 \
	libxcb-icccm4 \
	libxcb-image0 \
	libxcb-keysyms1 \
	libxcb-render-util0 \
	libxkbcommon-x11-0 \
	linux-headers-5.4.0-135-generic \
	lxterminal \
	# sound \
	alsa-base \
	alsa-utils \
	libsndfile1-dev

COPY ./asound.conf /etc/

RUN python3 -m pip install pyinotify

ENV XDG_RUNTIME_DIR=/tmp/.X11-unix

# install dotnet and runtime
# if it don't build - try to find more recent versions of dotnet at https://dotnet.microsoft.com/en-us/download/dotnet/6.0

RUN wget -O dotnet.tar.gz https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/01292c7c-a1ec-4957-90fc-3f6a2a1e5edc/025e84c4d9bd4aeb003d4f07b42e9159/dotnet-sdk-6.0.418-linux-x64.tar.gz
RUN wget -O dotnet-runtime.tar.gz https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/b63daa46-51f4-480e-ad03-ef2c5a6a2885/ae059763456991305109bf98b3a67640/aspnetcore-runtime-6.0.26-linux-x64.tar.gz
RUN mkdir /usr/local/etc/dotnet-sdk-6.0
RUN tar -xzf dotnet.tar.gz -C /usr/local/etc/dotnet-sdk-6.0
RUN tar -xzf dotnet-runtime.tar.gz -C /usr/local/etc/dotnet-sdk-6.0
RUN rm -rf /usr/bin/dotnet
RUN ln -s /usr/local/etc/dotnet-sdk-6.0/dotnet /usr/bin/dotnet

# path to libraries
ENV LD_LIBRARY_PATH="/opt/project/bin"

Создайте новый файл asound.conf:
Результат
```
$ sudo vi asound.conf
```

Запишите следующий скрипт в файл asound.conf:

Результат

pcm.!default {
        type plug
        slave {
                pcm "hw:0,0"
        }
}

ctl.!default {
        type hw
        card 0
}

pcm.mixed-analog {
    type plug
        slave.pcm "dmix-analog"
        hint {
            show on
                description "Mixed Analog Output - Use analog outputs, converting samples, format, and rate as necessary. Allows mixing with system sounds."
        }
}

# Control device (mixer, etc.) for the card
ctl.mixed-analog {
    type hw
        card 0
}

Соберите образ Docker (внутри папки unigine-in-docker):
Результат
```
$ docker build --rm --tag run_unigine_in_docker:latest -f Dockerfile .
```

Тестовый запуск Docker#

Запустите контейнер в пробном режиме, чтобы просмотреть характеристики графического процессора:

Результат

$ cd ~/unigine-in-docker/
$ docker run -it --rm --network host \
--runtime=nvidia --gpus 0 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 \
-e DISPLAY=${DISPLAY} \
-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=display,compute \
-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
 run_unigine_in_docker:latest \
 /bin/bash
# nvidia-smi

Проверьте выбранные драйверы графического процессора с помощью следующей команды: glxinfo | grep "OpenGL". Вы увидите полную информацию о графическом процессоре. Или используйте команду glxinfo | grep "OpenGL renderer" для отображения названия модели используемого графического процессора. Пример вывода:

Использование контейнера Docker#

После создания и запуска контейнера Docker с графическим ускорением, вы можете выполнить следующие действия:

Последнее обновление: 23.04.2024

Помогите сделать статью лучше

Была ли эта статья полезной?

Сообщить о проблеме в этой статье

(или выберите слово/фразу и нажмите Ctrl+Enter