Конфигурация контейнера Docker

Разделы:

This article describes the Docker container configuration process. Docker enables you to develop or run your UNIGINE-based application in different environments in isolation inside the container. Your computer needs to have an NVIDIA graphic card and Linux system with Ubuntu to replicate all necessary steps.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.

To work within other distributions, like Amazon, Open Suse, Debian, Centos, or RHEL, please refer to the NVIDIA Container Toolkit documentation.Для работы с другими дистрибутивами, такими как Amazon, Open Suse, Debian, Centos или RHEL, пожалуйста, ознакомьтесь с документацией NVIDIA Container Toolkit.

System RequirementsСистемные требования#

You need to shut down all the programs playing sound. The ALSA driver should be installed in the system to play the sound correctly.Вам необходимо выключить все программы, воспроизводящие звук. Для корректного воспроизведения звука в системе должен быть установлен драйвер ALSA.

Примечание

The Docker daemon binds to a Unix socket, not a TCP port. By default it's the root user that owns the Unix socket, and other users can only access it using sudo (read more). The Docker daemon always runs as the root user.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.

If you don't want to preface the docker command with sudo, create a Unix group called docker and add users to it (read more). When the Docker daemon starts, it creates a Unix socket accessible by members of the docker group.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.

Docker ConfigurationНастройка Docker#

To configure Docker perform the following steps:Чтобы настроить Docker, выполните следующие действия:

NVIDIA Container Toolkit InstallationУстановка NVIDIA Container Toolkit#

Configure NVIDIA Container Toolkit according to its configuration documentation. Install the package repository and the GPG key, type the command line for that: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

Install nvidia-docker2:Установите nvidia-docker2:
Результат
```
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
```
Restart Docker:Перезапустите Docker:
Результат
```
$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart docker
```

Preparing Container ImageПодготовка образа контейнера#

There is a ready-to-use container image that we have prepared for you on the Docker Hub - check out the following link run-unigine-in-docker and use the following command: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

In case for any reason instead of using the container image from the Docker Hub you want to prepare and assemble your container image manually please follow the instructions in the spoiler below: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:

Create a folder to work with the container:Создайте папку для работы с контейнером:
Результат
```
$ mkdir ~/unigine-in-docker
```
Create a Dockerfile text file inside the unigine-in-docker/ folder:Создайте текстовый файл Dockerfile в папке unigine-in-docker/:
Результат
```
$ cd ~/unigine-in-docker
$ touch Dockerfile
```

Add the following lines to the Dockerfile file and save it: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"

Create a new asound.conf file:Создайте новый файл asound.conf:
Результат
```
$ sudo vi asound.conf
```

Write the following script to the asound.conf file: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
}

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

Docker Test RunТестовый запуск Docker#

Launch the container in trial mode to view GPU characteristics: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

Check selected GPU drivers with the following command: glxinfo | grep "OpenGL". You will see the full information about your GPU. Or use the command glxinfo | grep "OpenGL renderer" to display the model name of the GPU used. An example of the response: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:

Using Docker ContainerИспользование контейнера Docker#

As You have successfully built and run GPU-accelerated Docker container you can do the following: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