ESXI8.0下直通NVIDIA Tesla P4顯卡給Ubuntu22.04系統(tǒng)中Docker容器里的Jellyfin使用
ESXI8.0下直通NVIDIA Tesla P4顯卡給Ubuntu22.04系統(tǒng)中Docker容器里的Jellyfin使用
ESXI8.0直通特斯拉P4
直接點(diǎn)直通就可以了
創(chuàng)建虛擬機(jī)
添加直通顯卡
關(guān)閉UEFI 安全引導(dǎo)
安裝安裝操作系統(tǒng)
Ubuntu22.04
過(guò)程：略
通過(guò)SMB掛載NAS目錄
安裝cifs-utils
sudo apt-get install cifs-utils
編輯文件
vi /etc/fstab
增加以下內(nèi)容，共享路徑 掛載點(diǎn) 文件類(lèi)型 掛載參數(shù)（共享的認(rèn)證賬號(hào)和認(rèn)證賬號(hào)的密碼等參數(shù)）
【SMB目錄】? 【本地掛載目錄】 cifs defaults,username=【用戶(hù)名】,password=【密碼】 0 0
例子
//10.1.0.10/Jellyfin? /jellyfin/media/ cifs defaults,username=test,password=ASD123asd 0 0
掛載
mount -a
查看掛載
df -Th
Tesla P4安裝驅(qū)動(dòng)
屏蔽系統(tǒng)內(nèi)置顯卡驅(qū)動(dòng)nouveau
su
touch /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf
cat >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf << EOF
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
EOF
touch /etc/modprobe.d/nvidia.conf
cat >> /etc/modprobe.d/nvidia.conf << EOF
options nvidia NVreg_OpenRmEnableUnsupportedGpus=1
EOF
sudo update-initramfs -u
檢查nouveau
lsmod |grep nouveau
安裝顯卡驅(qū)動(dòng)程序訪(fǎng)問(wèn)https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下載
#補(bǔ)全文件信息
chmod +x /NVIDIA-Linux-x86_64-525.xxx.xx.run
#補(bǔ)全文件信息
apt install build-essential pkg-config libglvnd-dev ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.xxx.xx.run? -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files -m=kernel-open
驗(yàn)證
nvidia-smi
安裝CUDA
英偉達(dá)官方命令[https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit]
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
執(zhí)行完成后設(shè)置變量環(huán)境，在~/.bashrc文件末尾添加
export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin${PATH:+:${PATH}}
確認(rèn)nvidia-persistenced守護(hù)進(jìn)程是否開(kāi)啟
systemctl enable nvidia-persistenced
systemctl start nvidia-persistenced
systemctl status nvidia-persistenced
reboot
#這里一定要重啟！
#這里一定要重啟！
#這里一定要重啟！
安裝dcoker
過(guò)程：略
安裝docker-compose
過(guò)程：略
顯卡docker直通
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
? ? ? && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
? ? ? && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
? ? ? ? ? ? sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
? ? ? ? ? ? sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
apt update
apt-get install -y nvidia-docker2 nvidia-container-runtime
systemctl restart docker
#這里一定要重啟Docker！
#這里一定要重啟Docker！
#這里一定要重啟Docker！
編輯docker-compose.yml
version: "3.7"
services:
? jellyfin:
? ? container_name: jellyfin
? ? image: "nyanmisaka/jellyfin:230801-amd64"
? ? environment:
? ? ? ? - PUID=0
? ? ? ? - GUID=0
? ? ? ? - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all
? ? ? ? - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
? ? ports:
? ? ? ? - "8096:8096"
? ? ? ? - "8920:8920"
? ? extra_hosts:
? ? ? ? - "api.themoviedb.org:54.192.18.90"
? ? ? ? - "image.themoviedb.org:104.16.61.155"
? ? volumes:?
? ? ? ? - "/jellyfin/config:/config"
? ? ? ? - "/jellyfin/media:/media"
? ? restart: always
? ? user: root
? ? devices:?
? ? ? ? - "/dev/dri:/dev/dri"
? ? deploy:?
? ? ? ? resources:?
? ? ? ? ? ? reservations:?
? ? ? ? ? ? ? ? devices:?
? ? ? ? ? ? ? ? ? - capabilities: ["gpu"]
啟動(dòng)jellyfin
進(jìn)入目錄執(zhí)行啟動(dòng)
docker-compose up
后臺(tái)運(yùn)行
docker-compose up -d
結(jié)束運(yùn)行
docker-compose down
轉(zhuǎn)碼測(cè)試
完結(jié)散花
ESXI8.0下直通NVIDIA Tesla P4顯卡給Ubuntu22.04系統(tǒng)中Docker容器里的Jellyfin使用 - 東方零食 (zerokong.com)——https://www.zerokong.com/學(xué)習(xí)/24.html
