Nvidia MX150を搭載したノートブック(Xiaomi Mi Notebook Pro)を持っています。つまり、NvidiaのOptimusテクノロジーを利用しています。ディストリビューションとして、Fedora28を使用しています。
Bumblebee
したがって、このテクノロジーを利用するためにBumblebeeをインストールしました。
できるので、正しくインストールする必要があります。 optirun
またはprimusrun
を介してglmark2を起動します。また、cat /proc/acpi/bbswitch
を実行すると
が出力されます。したがって、NvidiaGPUは実際に実行されているはずです。
Docker
docker run hello-world
を実行すると、本来の出力が出力されるため、dockerも機能します。
nvidia -docker2
次のコマンドを使用してFedoraにnvidia-docker2をインストールしました:
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/centos7/nvidia-docker.repo | \ sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo sudo dnf install nvidia-docker2 sudo pkill -SIGHUP dockerd
インストールされたnvidiaパッケージ
インストールされているnvidiaパッケージを確認するには、次のコマンドを実行します。
rpm -qa "*nvidia*"
- Output:akmod-nvidia-396.51- 1.fc28.x86_64
- nvidia-container-runtime-2.0.0-1.docker18.06.1.x86_64
- nvidia-driver-396.51-1.fc28.x86_64
- kmod-nvidia-4.17.9-200.fc28.x86_64-396.45-1.fc28.x86_64
- kmod-nvidia-4.17.14-202.fc28.x86_64-396.51-1。 fc28.x86_64
- nvidia-docker2-2.0.3-1.docker18.06.1.ce.noarch
- nvidia-driver-libs-396.51-1.fc28.x86_64
- nvidia-container-runtime-hook-1.4.0-1.x86_64
- libnvid ia-container1-1.0.0-0.1.rc.2.x86_64
- kmod-nvidia-4.17.12-200.fc28.x86_64-396.45-1.fc28.x86_64
- libnvidia-container-tools-1.0.0-0.1.rc.2.x86_64
テストドッカーはNvidiaGPUで実行されています
残念ながら、ドッカーは現在実行されていませんNvidia GPUの場合:
optirun docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi
このエラーが発生します:
docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:348: starting container process caused "process_linux.go:402: container init caused \"process_linux.go:385: running prestart hook 1 caused \\\"error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: exec command: [/usr/bin/nvidia-container-cli --load-kmods configure --ldconfig=@/sbin/ldconfig --device=all --compute --utility --require=cuda>=9.0 --pid=26115 /var/lib/docker/overlay2/c00aa7855e42deee545cb07531a571538e0d051d38f45e36584a1c850dd47680/merged]\\\\nnvidia-container-cli: initialization error: driver error: failed to process request\\\\n\\\"\"": unknown.
何が欠けていますか?
今のところ、エラーがどこにあるのかわかりません。 CUDA
バージョンで問題が発生する可能性があると思います。
回答
私が見つけた唯一の「修正」(より多くの回避策)は、nvidiaカードが最初にロード/ prime-selectを介して選択されるようにすることです:
sudo prime-select nvidia
マルハナバチを使用する目的を無効にしているように感じます