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# Deadline Cloud ワーカーで NVIDIA GPUs を使用して Docker コンテナを実行する
<a name="examples-host-config-docker-nvidia"></a>

[docker\_nvidia\_container\_toolkit](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/host_configuration_scripts/docker_nvidia_container_toolkit) ホスト設定スクリプトは、Linux サービスマネージドフリートワーカーに Docker と NVIDIA Container Toolkit をインストールします。これにより、ジョブは で GPU コンテナを直接実行できます`docker run`。ComfyUI や Stable Diffusion 推論サーバーなど、多くの GPU ワークロードはコンテナイメージとして出荷され、GPU パススルーを備えた Docker が必要です。コンテナは、ホストを汚染したり、フリート上の他のジョブと競合したりすることなく、複雑な依存関係スタック (CUDA、Python、アプリケーション固有のライブラリ) をパッケージ化するクリーンな方法も提供します。

 スクリプトは、次を実行します。

1. を介して Docker をインストール`dnf`し、サービスを開始します。

1. ジョブが sudo なしでコンテナを実行できるように`job-user`、 を `docker`グループに追加します。

1. 公式リポジトリから NVIDIA Container Toolkit をインストールします。

1. NVIDIA ランタイムを使用するように Docker デーモンを設定します。

1. GPU アクセスの CDI (コンテナデバイスインターフェイス) 仕様を生成します。

1. Docker を再起動し、セットアップを検証します。

フリート AMI には、Deadline Cloud GPU AMIs が提供する NVIDIA GPU ドライバーが既にインストールされている必要があり、フリートは `g6.xlarge`、、 `g6e.xlarge`などの GPU インスタンスタイプを使用する必要があります`p4d.24xlarge`。

ホスト設定が実行されると、ジョブは GPU コンテナを起動できます。次の例では、GPU アクセス、ホストネットワーク、および渡される標準の Deadline Cloud 使用状況ベースのライセンス環境変数を持つコンテナを実行します。

```
docker run --rm \
  --runtime=nvidia \
  --gpus all \
  --network host \
  -e ADSKFLEX_LICENSE_FILE \
  -e FLEXLM_TIMEOUT \
  -e foundry_LICENSE \
  -e PIXAR_LICENSE_FILE \
  -e g_licenseServerRLM \
  -e redshift_LICENSE \
  -e SESI_LMHOST \
  -e VRAY_AUTH_CLIENT_FILE_PATH \
  -e VRAY_AUTH_CLIENT_SETTINGS \
  {{your-image:latest}}
```