Docker Nedir?
Docker, uygulamaları konteynerler içerisinde izole bir şekilde çalıştırmak için kullanılan bir platformdur. Bu sayede geliştiriciler, uygulamalarını ve bağımlılıklarını taşınabilir hale getirirken, farklı ortamlarda tutarlılığı sağlar. Docker’ın sunduğu konteyner teknolojisi, kaynakların daha verimli kullanılmasına olanak tanır. Özellikle derin öğrenme, yapay zeka uygulamaları ve grafik işleme gerektiren projeler için GPU (Grafik İşlem Birimi) desteği önem arz etmektedir.
GPU Desteği Neden Gereklidir?
Son yıllarda, verinin büyüklüğü ve karmaşıklığı arttıkça, GPU’ların büyük veri işlemede ve derin öğrenme gibi yoğun hesaplama gerektiren uygulamalarda kullanım oranı artmıştır. CPU’lar SMP (Simetrik Çoklu İşlemci) mimarisiyle çalışırken, GPU’lar binlerce çekirdeği ile aynı anda birçok işlemi gerçekleştirme kapasitesine sahiptir. Bu durum, Docker konteynerlerinin GPU kaynakları ile çalıştırılabilmesi için gerekli olan GPU desteği talebini ortaya çıkarmaktadır.
Sistem Gereksinimleri
Docker ile GPU desteğini etkinleştirmek için belirli sistem bileşenlerinin bulunması gerekmektedir:
1. NVIDIA GPU: Eğer NVIDIA GPU kullanılıyorsa, uygun sürücülerin yüklü olması gerekir. En az sürüm 450.80.02 veya daha yenisi tercih edilmelidir.
2. NVIDIA Driver: GPU’nun işletim sistemi ile uyumlu çalışabilmesi için doğru sürücülerin kurulması gerekmektedir.
3. Docker Engine: En son Docker sürümünün yüklü olması önemlidir. Google Cloud, AWS gibi bulut sağlayıcıları da GPU destekli makine türlerini sunmaktadır.
4. NVIDIA Container Toolkit: Docker konteynerlerinde GPU kullanımını etkinleştirmek için NVIDIA Container Toolkit yüklenmelidir.
NVIDIA Kurulum Adımları
İlk adım, sistemde gerekli NVIDIA sürücülerin kurulumudur. Bunun ardından aşağıdaki adımlar izlenmelidir:
1. NVIDIA Sürücüsünü İndirin: NVIDIA’nın resmi web sitesinden doğru sürücü versiyonunu indirin ve kurulumu gerçekleştirin.
2. NVIDIA Container Toolkit Yüklenmesi: Terminalde aşağıdaki komutlar çalıştırılmalıdır:
“`
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add –
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
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
“`
3. Kurulum Kontrolü: NVIDIA sürücüsünün doğru kurulduğundan emin olmak için şu komut çalıştırılabilir:
“`
nvidia-smi
“`
Elde edilen sonuç, yüklü grafik kartı bilgilerini göstermelidir.
Docker Konteynerlerinde GPU Kullanımı
Docker konteynerinde GPU’yu etkin bir şekilde kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenecektir:
1. NVIDIA Container Toolkit ile Çalışma: Konteynerinizi çalıştırırken, GPU’yu kullanabilmek için `–gpus` parametresi eklenmelidir. Örnek bir komut şu şekilde olabilir:
“`
docker run –gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
“`
Bu komut, CUDA 11.0 tabanlı bir görüntü tanımlayarak GPU kaynaklarını kullanmanıza olanak tanır.
2. Konteynerin Başka GPU’lar ile Çalıştırılması: Belirli bir GPU’ya erişim sağlamak isteniyorsa, `–gpus` parametresi içerisinde GPU ID belirtilebilir:
“`
docker run –gpus ‘”device=0″‘ nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
“`
Kullanıcı İzinleri
NVIDIA Docker araç setinin doğru çalışabilmesi için gerekli izinlerin olması önemlidir. Kullanıcıların Docker grubuna eklenmesi gerekebilir. Bu işlem ise şu şekilde gerçekleştirilebilir:
“`
sudo usermod -aG docker $USER
“`
Yapılan değişikliklerin etkili olması için terminal oturumu çıkışı yapılmalı veya yeniden başlatılmalıdır.
Test ve Doğrulama
GPU desteğinin doğru bir şekilde kurulduğunu ve çalıştığını doğrulamak için basit bir test gerçekleştirmek önerilir. `nvidia-smi` komutunun, konteyner içerisinde de çalışması sağlanarak GPU’nun durumu kontrol edilebilir. Eğer her şey doğru ayarlandıysa, GPU kullanımı mümkündür ve performans artışı gözlemlenebilir.
Sorun Giderme
Kullanıcılar, kurulum sırasında çeşitli sorunlarla karşılaşabilirler. Sık karşılaşılan problemler arasında sürücü uyumsuzluğu, yanlış ayarlanmış izinler veya eksik konfigürasyonlar yer almaktadır. Hatalarla ilgili bilgilerin inceleyerek gerekli düzeltmeler yapılmalıdır.
Sonuç olarak, Docker üzerinde GPU desteğinin etkinleştirilmesi, modern uygulama geliştirme süreçlerini hızlandırmakta ve performans artışı sağlamaktadır. Doğru kurulum ve yapılandırma ile Docker konteynerlerinde yüksek performanslı grafik işlemleri gerçekleştirilebilir.
