Docker에서 Pytorch 설치

hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags?page=1&ordering=last_updated

Docker Hub

위 도커 허브에서 원하는 버전 확인

그림 출처 : https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags?page=1&ordering=last_updated

버전을 고른 후 오른쪽 보면 문서 버튼으로 텍스트 복사가 가능합니다.

 

저는 docker pull pytorch/pytorch:1.6.0-cuda10.1-cudnn7-runtime 으로 선택했습니다.

 

보시면 runtime과 devel을 선택할 수 있는데 

 

hub.docker.com/r/nvidia/cuda/

Docker Hub

위의 공식 문서를 보면

 

https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/

위와 같이 Images는 base와 runtime, devel로 나눠져있고 간단히 보면

 

base : CUDA runtime을 사용할 수 있다.

(cuda runtime : The CUDA runtime makes it possible to compile and link your CUDA kernels into executables.

CUDA 런타임을 사용하면 CUDA kernel을 실행 파일로 컴파일하고 연결할 수 있음.

참고 : stackoverflow.com/questions/242894/cuda-driver-api-vs-cuda-runtime)

 

runtime : base에서 build하였고 CUDA math 라이브러리와, NCLL을 포함합니다. 그리고 CUDNN을 포함합니다.

(CUDNN은 CUDA Deep Neural Network library로써 딥러닝 연산을 빠르게 해주는 라이브러리로 딥러닝을 하는 사람들에겐 필수로 설치해야 합니다)

 

devel : runtime 이미지에서 build하였고,  컴파일러 도구 모음, 디버깅 도구, 헤더 및 정적 라이브러리를 포함합니다. 이 이미지를 사용하여 소스에서 CUDA 애플리케이션을 컴파일 할 수 있습니다.