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<u>
本教程在ubuntu上实现</u>
<u>
其余系统可自行安装Docker和Nvidia容器工具</u>
<u>
并跳至步骤三</u>
步骤一:安装显卡驱动(CUDA可选安装)
如果宿主机不使用docker 则需要安装CUDA 12版本
但本教程使用Docker,故只安装驱动
以下是国内安装Nvidia相关工具的最佳实践
首先确保你是root用户,或者接下来的命令都加上sudo
下载nvidia密钥
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
安装nvidia密钥
sudo dpkg -i ./cuda-keyring_1.0-1_all.deb
更新软件源
sudo apt-get update
安装驱动
apt install cuda-drivers-fabricmanager
如果你想要CUDA一同安装用如下命令
apt install cuda-12-3
步骤二:安装Docker以及Nvidia容器工具
安装Docker教程不再赘述
以下是社区提供的安装方法
curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun
Nvidia容器工具安装
#如果你已经安装nvidia密钥,执行以下命令。
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
重启Docker
sudo systemctl restart docker
步骤三:构建Docker镜像及启动镜像
下载本仓库的cpu.dockerfile和gpu.dockerfile
构建镜像指令为
# gpu是镜像名,./gpu.dockerfile是你的dockerfile文件位置,cpu.dockerfile构建Cpu挖矿镜像,gpu.dockerfile构建GPU挖矿镜像
docker build -t gpu --build-arg version=1.8.3 -f ./gpu.dockerfile .
启动镜像指令为
# -e后面接的参数,name参数是你的矿工名字,token是你的token,num是使用到的线程数, --gpus all是使用全部gpu(你也可以指定使用某个GPU),-d gpu是指使用名为gpu的镜像
docker run -e name=work2 -e token="XXX" -e num=y --gpus all -d gpu