Sie verpacken eine benutzerdefinierte ResNet-Trainingsumgebung in einem Docker-Container, um sie auf GPU-Instanzen (NVIDIA) in SageMaker (unter Verwendung von EC2 P3-Instanzen) auszuführen. Was müssen Sie tun, damit der Container die GPUs ordnungsgemäß verwenden kann?

Um GPUs in einem Docker-Container auf SageMaker zu nutzen, muss der Container mit NVIDIA-Docker (dem NVIDIA Container Toolkit) kompatibel sein. Dieses Toolkit ermöglicht es Docker-Containern, auf die Host-GPUs und die entsprechenden Treiber zuzugreifen. Ohne diese Kompatibilität kann der Container die GPUs nicht erkennen oder verwenden, selbst wenn die Treiber auf dem Host installiert sind. Die Aufnahme von NVIDIA-Treibern in das Docker-Image ist unnötig und ineffizient, da die Treiber bereits auf den P3-Instanzen vorhanden sind und vom Host-System verwaltet werden. Das Anordnen des Container-Dateilayouts hat keinen direkten Einfluss auf die GPU-Nutzung. Das Setzen eines GPU-Flags in der CreateTrainingJob API-Anfrage ist zwar notwendig, um SageMaker mitzuteilen, dass GPU-Instanzen verwendet werden sollen, es stellt jedoch nicht die Kompatibilität des Containers mit den GPUs her; dies muss im Container selbst gewährleistet sein.