Docker 安装

利用 Docker 部署 PSuM

开始前，请确保已经安装了 Docker。对于 windows 用户，我们建议先安装 wsl2，然后安装 docker desktop。

docker 官网

no-gpu 部署

适用于没有显卡或仅需进行逻辑测试的用户。 进入项目根目录后在终端中输入下面指令以关闭 cuda.

rm -f config.mk.local
echo "USE_CUDA := 0" > config.mk.local

在终端中输入：

# 1. 拉取镜像
sudo docker pull crpi-vy93epqqxgjguf3h.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/psum_env_docker/docker_images:no_gpu
# 2. 运行容器 (在 psum 项目根目录执行)
sudo docker run -it --name psum_dev -v $(pwd):/workspace crpi-vy93epqqxgjguf3h.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/psum_env_docker/docker_images:no_gpu bash
# 3. 容器内首次编译; 应当看到构建正确.
./build.sh
# 4. 后续每次需要使用时，进入容器：
sudo docker start psum_dev # 如果容器没有启动，需要start来启动
sudo docker exec -it psum_dev bash # 进入容器

如果需要从新构建 docker image，可参考jump to no-gpu.

使用 cuda-12.4 版本的 docker image 部署

前提条件：

• 新机器已安装 NVIDIA 驱动（支持 CUDA 12.4）
• 新机器已安装 Docker
• 新机器已安装 NVIDIA Container Toolkit（才能使用 --gpus all; wsl2 用户无需这一步） 可能需要在项目根目录下新建 config.mk.local 并配置 sm 版本.

  rm -f config.mk.local
  echo "CUDA_ARCH := sm_89" >> config.mk.local # Nvidia RTX 20系列: sm75(默认, 可跳过此步骤). RTX 30系列: sm86. RTX 40/50系列: sm89;
  

  在终端中输入：

  # 1. 拉取镜像
  sudo docker pull crpi-vy93epqqxgjguf3h.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/psum_env_docker/docker_images:cuda_12_4
  # 2. 运行容器 (在 psum 项目根目录执行)
  sudo docker run -it --gpus all --name psum_dev -v $(pwd):/workspace crpi-vy93epqqxgjguf3h.cn-shanghai.personal.cr.aliyuncs.com/psum_env_docker/docker_images:cuda_12_4 bash
  # 3. 容器内首次编译; 应当看到构建正确.
  ./build.sh
  # 4. 后续每次需要使用时，进入容器：
  sudo docker start psum_dev # 如果容器没有启动，需要start来启动
  sudo docker exec -it psum_dev bash # 进入容器
  

  如果需要从新构建 docker image，可参考jump to nvidia-sm75.