现在慢慢进入GPU的世界,

参考安装URL:

https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

# If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers
docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo yum remove nvidia-docker

# Add the package repositories
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | \
  sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo

# Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration
sudo yum install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

# Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

如果在centos和redhat之间切换,就要灵活定义distribution变量了。

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

第一步,先安装nvidia-docker2吧。

由于公司特殊情况,手工下载rpm。

现在nvidia-docker2默认支持的是比较新的18.09.6的docker-ce版本。

先安装好这个版本之后,再使用yum downloadonly命令,下载所有的rpm包。

yum install --downloadonly nvidia-docker2 --downloaddir=/tmp/nvidia

输出如下:

Loaded plugins: fastestmirror
Loading mirror speeds from cached hostfile
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package nvidia-docker2.noarch :-.docker18.09.6.ce will be installed
--> Processing Dependency: nvidia-container-runtime = -.docker18.-.docker18.09.6.ce.noarch
--> Running transaction check
---> Package nvidia-container-runtime.x86_64 :-.docker18.09.6 will be installed
--> Processing Dependency: nvidia-container-runtime-hook <  -.docker18.09.6.x86_64
--> Running transaction check
---> Package nvidia-container-runtime-hook.x86_64 :- will be installed
--> Processing Dependency: libnvidia-container-tools <  -.x86_64
--> Processing Dependency: libnvidia-container-tools >=  -.x86_64
--> Running transaction check
---> Package libnvidia-container-tools.x86_64 :- will be installed
--> Processing Dependency: libnvidia-container1(x86-) >= - -.x86_64
--> Processing Dependency: libnvidia-container.so.(NVC_1.)(64bit) -.x86_64
--> Processing Dependency: libnvidia-container.so.()(64bit) -.x86_64
--> Running transaction check
---> Package libnvidia-container1.x86_64 :- will be installed
--> Finished Dependency Resolution

Dependencies Resolved

=====================================================================================================================================================================
 Package                                        Arch                    Version                                      Repository                                 Size
=====================================================================================================================================================================
Installing:
 nvidia-docker2                                 noarch                  -.docker18.09.6.ce                     nvidia-docker                             4.7 k
Installing for dependencies:
 libnvidia-container-tools                      x86_64                  -                                      libnvidia-container                         k
 libnvidia-container1                           x86_64                  -                                      libnvidia-container                         k
 nvidia-container-runtime                       x86_64                  -.docker18.09.6                        nvidia-container-runtime                  2.7 M
 nvidia-container-runtime-hook                  x86_64                  -                                      nvidia-container-runtime                   k

Transaction Summary
=====================================================================================================================================================================
Install   Package (+ Dependent packages)

Total size: 3.4 M
Installed size:  M
Background downloading packages, then exiting:
exiting because "Download Only" specified
-rw-r--r--  root root  May  : containerd.io--3.1.el7.x86_64.rpm
-rw-r--r--  root root  May  : docker-ce--.el7.x86_64.rpm
-rw-r--r--  root root  May  : docker-ce-cli--.el7.x86_64.rpm
-rw-r--r--  root root     Mar  : libnvidia-container1--.x86_64.rpm
-rw-r--r--  root root     Mar  : libnvidia-container-tools--.x86_64.rpm
-rw-r--r--  root root   May  : nvidia-container-runtime--.docker18.09.6.x86_64.rpm
-rw-r--r--  root root    May  : nvidia-container-runtime-hook--.x86_64.rpm
-rw-r--r--  root root      May  : nvidia-docker2--.docker18.09.6.ce.noarch.rpm

下载nvidia-docker2的rpm包的更多相关文章

  1. CentOS里下载和离线安装rpm包

    离线下载rpm包    yum --downloadonly --downloaddir=/home/packages install mariadb-devel 安装离线rpm包    进入下载包的 ...

  2. yum 下载全量依赖 rpm 包及离线安装(终极解决方案)

    目录 简介 验证环境 查看依赖包 方案一(推荐):repotrack 方案二:yumdownloader 方案三:yum 的 downloadonly 插件 离线安装 rpm 参考资料 简介 通常生产 ...

  3. 如何下载kubenetes最新的rpm包?

    一,新增aliyun的软件仓库 tee /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo <<-'EOF' [kubernetes] name=Kubernetes bas ...

  4. 下载yum安装的rpm包

    方法一 通过yum自带的yumdownloader工具进行下载,这个工具是由yum-utils这个软件安装生成的 执行如下命令,检查yum-utils是否存在: rpm -qa |grep yum-u ...

  5. yum只下载安装需要的rpm包

    1.安装yum的插件yum-downloadonly yum -y install yum-downloadonly 2.使用 yum -y install somepackges --downloa ...

  6. yum换源,rpm包下载,源码包安装

    一.yum更换源 yum自带源地址一般斗是国外的,可能下载速度略慢,我们可以自己换成国内的源,比如163等.比如配置163的yum源:1.先删除默认源文件dvd.repo # rm -f /etc/y ...

  7. 安装RPM包或者安装源码包

    本系列的博客来自于:http://www.92csz.com/study/linux/ 在此,感谢原作者提供的入门知识 这个系列的博客的目的在于将比较常用的liunx命令从作者的文章中摘录下来,供自己 ...

  8. 烂泥:Linux源码包制作RPM包之Apache

    本文由秀依林枫提供友情赞助,首发于烂泥行天下 公司服务器比较多,需要把apache源码包制作成rpm包,然后放到公司内网yum源上进行下载安装.apache的rpm包安装方式比源码安装方式比较快,这能 ...

  9. 安装 RPM 包或者安装源码包

    安装 RPM 包或者安装源码包 在windows下安装一个软件很轻松,只要双击.exe的文件,安装提示连续“下一步”即可,然而linux系统下安装一个软件似乎并不那么轻松了,因为我们不是在图形界面下. ...

  10. linux的基本操作(RPM包或者安装源码包)

    RPM包或者安装源码包 在windows下安装一个软件很轻松,只要双击.exe的文件,安装提示连续“下一步”即可,然而linux系统下安装一个软件似乎并不那么轻松了,因为我们不是在图形界面下.所以你要 ...

随机推荐

  1. [LeetCode] 119. Pascal's Triangle II 杨辉三角 II

    Given an index k, return the kth row of the Pascal's triangle. For example, given k = 3,Return [1,3, ...

  2. [LeetCode] 162. Find Peak Element 查找峰值元素

    A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array where num[i] ≠ ...

  3. C#易失域、锁的分享,多线程

    C#多线程.易失域.锁的分享 一.多线程 windows系统是一个多线程的操作系统.一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.进程是线程的容器,一个C#客户端程序开始于一个单独的线程,CLR(公 ...

  4. jquery swiper自定义pagination的方法

    jquery swiper自定义pagination的方法<pre><script>var swiper = new Swiper('.swiper-container', { ...

  5. java方法重写的规定

    java方法重写的规定: 方法的声明: 权限修饰符 返回值类型 方法名(形参列表) throws 异常的类型{ // 方法体 } 子类中的叫重写的方法, 父类中的叫被重写的方法 子类重写的方法的方法名 ...

  6. 【C++札记】多态

    C++中多态是面向对象设计思想的重要特性,同名具有不同功能函数,该函数调用过程执行不同的功能.多态的原理是通过一张虚函数表(Virtual Table)实现的.动多态会牺牲一些空间和效率来最终实现动态 ...

  7. Spring MVC异常处理代码完整实例

    Spring MVC异常处理流程: 提供构造方法传值: 配置异常处理器的bean

  8. Oracle---使用日常

    一.union和union all union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复. Union因 ...

  9. 全面学习 Python 包:包的构建与分发

    首发于公众号:Python编程时光 1. 为什么需要对项目分发打包? 平常我们习惯了使用 pip 来安装一些第三方模块,这个安装过程之所以简单,是因为模块开发者为我们默默地为我们做了所有繁杂的工作,而 ...

  10. 【kubernetes】通过rancher2部署k8s

    1. K8S相关介绍 十分钟带你理解Kubernetes核心概念 2. 部署rancher # 更新操作系统软件包 yum update -y # 删除历史容器及数据 docker rm -f $(d ...