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nnabla-ext-cuda

nnabla/nnabla-ext-cuda

nnabla
自动构建

NNabla深度学习框架的Docker镜像，集成CUDA扩展，支持NVIDIA GPU加速计算，适用于深度学习研究、开发和生产环境，可在桌面PC、HPC集群、嵌入式设备及生产服务器运行。

3 次收藏下载次数: 0状态：自动构建维护者：nnabla仓库类型：镜像最近更新：2 年前
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NNabla CUDA扩展Docker镜像文档

镜像概述

Neural Network Libraries（NNabla）是一个深度学习框架，旨在用于研究、开发和生产环境。该镜像集成了NNabla的CUDA扩展包nnabla-ext-cuda，可通过NVIDIA CUDA GPU加速计算（需在环境中正确配置CUDA）。NNabla支持在多种环境中运行，包括桌面PC、HPC集群、嵌入式设备和生产服务器。

  • 官方网站
  • https://sony.github.io/nnabla-doc/

核心功能和特性

  • GPU加速计算：通过NNabla CUDA扩展包利用NVIDIA GPU进行高效计算
  • 跨平台支持：可在桌面PC、HPC集群、嵌入式设备和生产服务器运行
  • 多版本兼容：提供多种Python版本（3.7/3.8/3.9/3.10）和CUDA版本（11.0/11.4/11.6/12.0）的镜像标签
  • 易于集成：可直接用于深度学习模型的训练和推理任务

使用场景

  • 深度学习模型的研究与开发
  • 大规模神经网络训练（利用GPU加速）
  • 生产环境中的模型部署
  • 教育和实验环境中的深度学习实践

使用方法

克隆并进入示例脚本目录

bash
git clone https://github.com/sony/nnabla-examples.git
cd nnabla-examples/image-classification/mnist-collection

在Docker中执行

设置变量NNABLA_IMAGE指定要使用的镜像标签：

bash
NNABLA_IMAGE=nnabla/nnabla-ext-cuda:latest

注意：不能使用比主机驱动程序支持的CUDA版本更新的镜像。如果主机NVIDIA驱动程序仅支持CUDA 9.0，则应使用nnabla/nnabla-ext-cuda:py37-cuda90-v1.6.0等相应标签。

设置变量NNABLA_DOCKER_OPTIONS以用户权限运行Docker：

bash
NNABLA_DOCKER_OPTIONS="-v /etc/passwd:/etc/passwd -v $HOME:$HOME -v $(pwd):$(pwd) -w $(pwd) -u $(id -u)"

在Docker中运行示例脚本：

bash
docker run --runtime=nvidia ${NNABLA_DOCKER_OPTIONS} ${NNABLA_IMAGE} python3 classification.py -c cudnn -i 100

标签

Latest

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v1.36.0

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v1.35.1

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v1.34.0

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v1.33.0

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py37-cuda114-v1.33.0python3.7-base-nvidia/cuda:11.4-cudnn8.0-runtime-ubuntu18.04
py38-cuda110-v1.33.0python3.8-base-n

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。

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docker pull docker.xuanyuan.run/nnabla/nnabla-ext-cuda:<标签>

使用方法：

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull nnabla/nnabla-ext-cuda:<标签>

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