一、docker资源隔离原理？

Docker主要就是借助 Linux 内核技术Namespace来做到隔离的，Linux Namespaces机制提供一种资源隔离方案。

PID,IPC,Network等系统资源不再是全局性的，而是属于某个特定的Namespace。每个namespace下的资源对于其他namespace下的资源都是透明，不可见的。因此在操作系统层面上看，就会出现多个相同pid的进程。系统中可以同时存在两个进程号为0,1,2的进程，由于属于不同的namespace，所以它们之间并不冲突。而在用户层面上只能看到属于用户自己namespace下的资源，例如使用ps命令只能列出自己namespace下的进程。

这样每个namespace看上去就像一个单独的Linux系统。

二、docker不能隔离哪些资源？

Docker达不到虚拟机所能提供的资源隔离水平。虚拟机的资源是高度隔离的，而Docker从设计之初就需要共享一些资源，这些资源是Docker无法隔离和保护的，比如页缓存和内核熵池。

三、docker对gpu资源的分配

Docker对GPU资源的分配

在人工智能和深度学习领域，GPU已经成为训练模型和加速计算的重要工具。然而，有效地管理和分配GPU资源一直是研究人员和开发者们面临的挑战之一。Docker作为一种流行的容器化技术，可以帮助我们更好地利用和分配GPU资源。

今天，我们将探讨使用Docker对GPU资源进行分配的方法和最佳实践。我们将介绍如何配置Docker以支持GPU加速，并演示如何在容器中访问和管理GPU资源。

为Docker配置GPU支持

在开始之前，我们需要确保系统中已安装了合适的NVIDIA驱动程序。然后，我们需要安装NVIDIA Container Toolkit，它为Docker提供了与GPU相关的功能。

安装NVIDIA Container Toolkit的方法因操作系统不同而有所差异。以下是在Ubuntu上安装NVIDIA Container Toolkit的步骤：

sudo apt-get update sudo apt-get install -y curl distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-docker2 sudo systemctl restart docker

完成上述步骤后，我们可以验证Docker是否支持GPU加速，可以运行以下命令：

docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

如果一切正常，将会显示GPU的相关信息。

在Docker容器中访问GPU资源

一旦我们配置好了Docker以支持GPU加速，我们就可以在容器中访问和管理GPU资源了。下面是一些常用的方法和技巧：

• 指定GPU数量：使用--gpus标志可以指定容器可以访问的GPU数量。
• 挂载NVIDIA驱动：通过将主机上的/usr/local/nvidia目录挂载到容器中的相同位置，容器就可以使用主机的NVIDIA驱动。
• 运行GPU加速的应用程序：通过在容器内部安装CUDA和其他必要的GPU库，我们可以在容器中运行需要GPU加速的应用程序。
• 监视容器中的GPU使用情况：使用nvidia-smi命令可以监视容器中GPU的使用情况。

使用这些方法，我们可以更灵活地管理和分配GPU资源，以满足我们的需求。

Docker容器中的GPU资源分配最佳实践

正确地分配GPU资源是确保我们的深度学习和机器学习工作流顺利进行的关键。以下是一些在Docker容器中分配GPU资源时的最佳实践：

• 避免超分配：确保不要将多个容器分配给同一个GPU，这可能会导致性能下降。
• 优先级管理：对于有多个容器同时访问GPU的情况，可以使用例如NVIDIA Docker Plugin等工具来管理容器的优先级。
• 合理使用共享内存：对于需要共享大量数据的容器，可以使用共享内存来避免数据传输的性能瓶颈。
• 资源监控和调优：定期监控容器和GPU的资源使用情况，并根据需要进行调优。

通过遵循这些最佳实践，我们可以最大程度地利用GPU资源，并确保容器间的资源合理分配。

结论

在本文中，我们讨论了如何使用Docker对GPU资源进行分配。我们从配置Docker以支持GPU加速开始，并介绍了在容器中访问和管理GPU资源的方法。我们还分享了在Docker容器中分配GPU资源的最佳实践。

GPU是进行深度学习和机器学习工作的关键组成部分，而Docker作为流行的容器化技术，为我们提供了灵活管理和分配GPU资源的能力。通过合理地利用和分配GPU资源，我们可以提高模型训练和计算的效率。

希望本文对使用Docker进行GPU资源分配的读者们有所帮助。谢谢阅读！

四、资源回收怎么入门？

资源回收入门，可以从了解基本的回收知识开始，包括不同材料的回收标准、可回收垃圾的分类方法、不可回收垃圾的处理方式等。

其次，要建立良好的回收习惯，将可回收垃圾正确分类并定期交付回收公司，避免有害物质污染环境；

此外，要建立个人回收记录，以证明自己的可持续发展行为。

五、docker和docker desktop区别？

Docker和Docker Desktop是Docker平台的两个组成部分，它们之间存在以下区别：

1. Docker是一个开源的容器化平台，它提供了一种轻量级的容器化解决方案，使开发人员能够在隔离的环境中构建、打包、部署和运行应用程序。Docker可以在各种操作系统上运行，包括Linux、Windows和macOS。

2. Docker Desktop是面向桌面用户的Docker应用程序，它提供了一个集成的开发环境，方便在个人计算机上使用Docker。Docker Desktop适用于Windows和macOS操作系统，为开发人员提供了一个直观的用户界面，用于管理Docker容器、镜像和服务。

3. Docker包括Docker引擎、CLI工具和一系列库和API，它们一起提供了构建和管理容器的功能。Docker引擎是Docker的核心组件，负责在宿主操作系统上创建和运行容器。CLI工具允许用户通过命令行与Docker进行交互。

4. Docker Desktop在安装时会将Docker引擎、CLI工具和其他一些附加组件一起打包安装。它还提供了一个图形化界面，方便用户管理和监控容器、映像、卷和网络。此外，Docker Desktop还包括一些高级功能，如Kubernetes集成、容器编排等。

总而言之，Docker是一个通用的容器化平台，而Docker Desktop是针对桌面用户的集成开发环境，提供了更便捷的方式来使用和管理Docker。

六、再生资源资源回收利用指导意见？

建议把可以再生资源资源回收时也进行分类，把再生资源资源的回收价值进行分类

七、docker和docker-compose区别？

区别就是两者意思是不一样具体的不同如下

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

在实际生产环境中，一个应用往往由许多服务构成，而 docker 的最佳实践是一个容器只运行一个进程，因此运行多个微服务就要运行多个容器。多个容器协同工作需要一个有效的工具来管理他们，定义这些容器如何相互关联。compose 应运而生。

compose 是用来定义和运行一个或多个容器(通常都是多个)运行和应用的工具。使用 compose 可以简化容器镜像的构建以及容器的运行。

八、docker和nvidia-docker区别？

Docker和NVIDIA-Docker是两种不同的容器化技术。NVIDIA-Docker相比于Docker在支持GPU加速方面更加优秀。NVIDIA-Docker是在Docker的基础上进行了扩展，专门针对使用NVIDIA GPU的应用进行优化。它通过与NVIDIA驱动程序的集成，实现了对GPU资源的直接访问和管理，从而提供了更高效的GPU加速能力。而普通的Docker在默认情况下并不支持GPU加速，需要额外的配置和插件才能实现。NVIDIA-Docker的优势在于能够更好地支持深度学习、机器学习等需要大量计算资源的应用。通过使用NVIDIA-Docker，可以方便地在容器中运行使用GPU的应用程序，提高计算速度和效率。而对于一些不需要GPU加速的应用，普通的Docker已经足够满足需求。因此，在选择使用哪种容器化技术时，需要根据具体应用场景和需求来决定。

九、docker定义以及docker技术优点？

docker的定义：

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

有7点技术优势:

1.简化配置

这是Docker初始目的，虚拟机VM最大的好处是基于你的应用配置能够无缝运行在任何平台上。Docker提供同样类似VM的能力，但是没有任何副作用，它能让你将环境和配置放入代码然后部署，同样的Docker配置能够在各种环境中使用，这实际是将应用环境和底层环境实现了解耦。

2.代码管道化管理

能够对代码以流式pipeline管道化进行管理，从开发者的机器到生产环境机器这个流程中都能有效管理。因为在这个流程中会有各种不同的环境，每个都可能有微小的区别，Docker提供了跨越这些异构环境以一致性的微环境，从开发到部署实现流畅发布。

3.开发人员的生产化

在一个开发环境，我们希望我们的开发环境能更加接近于生产环境，我们会让每个服务运行在自己的VM中，这样能模拟生产环境，比如有时我们并不总是需要跨越网络连接，这样我们可以将多个Docker装载一系列服务运行在单机上最大程度模拟生产分布式部署的环境。

4.应用隔离

有很多理由你需要在一台机器上运行多个应用，这就需要将原来铁板一块monolithic的应用切分为很多微服务。实现应用之间的解耦，将多个应用服务部署在多个Docker中能轻松达到这个目的。

5.服务合并

使用Docker也能合并多个服务以降低费用，不多的操作系统内存占用，跨实例共享多个空闲的内存，这些技术Docker能以更加紧密资源提供更有效的服务合并。

6.多租户

Docker能够作为云计算的多租户容器，使用Docker能容易为每个租户创建运行应该多个实例，这得益其灵活的快速环境以及有效diff命令。

7.快速部署

Docker通过创建进程的容器，不必重新启动操作系统，几秒内能关闭，你可以在数据中心创建或销毁资源，不用担心额外消耗。典型的数据中心利用率是30%，通过更积极的资源分配，以低成本方式对一个新的实例实现一个更聚合的资源分配，我们很容易超过这个利用率，大大提高数据中心的利用效率。

十、docker和docker container的区别？

区别就是两者意思是不一样具体的不同如下

docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

docker container容器(container)是Docker镜像的运行实例,类似于可执行文件与进程的关系,Docker是容器引擎,相当于系统平台。