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Crear imágenes para ejecutar aplicaciones de GPU

Modo de enfoque
Crear imágenes para ejecutar aplicaciones de GPU - AWS RoboMaker

Aviso de fin del soporte: el 10 de septiembre de 2025, AWS dejaremos de ofrecer soporte a AWS RoboMaker. Después del 10 de septiembre de 2025, ya no podrás acceder a la AWS RoboMaker consola ni a AWS RoboMaker los recursos. Para obtener más información sobre la transición para ayudar AWS Batch a ejecutar simulaciones en contenedores, visite esta entrada de blog.

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Aviso de fin del soporte: el 10 de septiembre de 2025, AWS dejaremos de ofrecer soporte a AWS RoboMaker. Después del 10 de septiembre de 2025, ya no podrás acceder a la AWS RoboMaker consola ni a AWS RoboMaker los recursos. Para obtener más información sobre la transición para ayudar AWS Batch a ejecutar simulaciones en contenedores, visite esta entrada de blog.

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AWS RoboMaker Los trabajos de simulación de GPU admiten el acceso a las API CUDA, OpenGL, OpenCL y Vulkan. Por lo tanto, la aplicación que los utilice APIs debería tener los controladores correspondientes instalados en sus imágenes.

nota

Recomendamos usar imágenes base de Nvidia para obtener el OpenGL. APIs El ejemplo de Dockerfile utilizado en los tutoriales solo cubre nvidia/opengl:1.0-glvnd-runtime-ubuntu20.04, que es compatible con OpenGL. Consulte la documentación de Nvidia para encontrar imágenes de contenedores compatibles con CUDA, Vulkan y OpenCL.

Para utilizar la pantalla DCV con el renderizado por GPU, debe instalar nice-dcv-gl. Tenga en cuenta que X0 es el proceso Xorg del sistema que se comunica con la GPU. X1 y X2 son, en cambio, procesos XDCV. Al iniciar una aplicación OpenGL en X1 o X2, nice-dcv-gl se encarga de redirigir las llamadas y realizar el renderizado en X0, donde la GPU está disponible.

Para instalar nice-dcv-gl, descargue el archivo, extráigalo e instale el paquete nice-dcv-gl siguiendo la documentación pública del DCV. Consulte Instalación del servidor NICE DCV en Linux.

El siguiente ejemplo muestra cómo Dockerfile instala nice-dcv-gl _2021.2 en una imagen base de ubuntu18.04.

FROM nvidia/opengl:1.0-glvnd-runtime-ubuntu20.04 ENV DEBIAN_FRONTEND="noninteractive" RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \ ca-certificates \ gnupg2 \ wget RUN wget https://d1uj6qtbmh3dt5.cloudfront.net/NICE-GPG-KEY && gpg --import NICE-GPG-KEY && \ wget https://d1uj6qtbmh3dt5.cloudfront.net/2021.2/Servers/nice-dcv-2021.2-11048-ubuntu1804-x86_64.tgz && \ tar xvzf nice-dcv-2021.2-11048-ubuntu1804-x86_64.tgz && \ cd nice-dcv-2021.2-11048-ubuntu1804-x86_64 && \ apt install -y ./nice-dcv-gl_2021.2.944-1_amd64.ubuntu1804.deb

Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo crear una aplicación de GPU, consulte Ejecutar una aplicación de ejemplo de GPU con ROS2 Foxy y Gazebo 11.

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