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<u>本教程在ubuntu上实现</u>
<u>其余系统可自行安装Docker和Nvidia容器工具</u>
<u>并跳至步骤三</u>
步骤一：安装显卡驱动(CUDA可选安装)
如果宿主机不使用docker 则需要安装CUDA 12版本
但本教程使用Docker，故只安装驱动
以下是国内安装Nvidia相关工具的最佳实践
首先确保你是root用户，或者接下来的命令都加上sudo
下载nvidia密钥
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb 安装nvidia密钥
sudo dpkg -i ./cuda-keyring_1.0-1_all.deb 更新软件源
sudo apt-get update安装驱动
apt install cuda-drivers-fabricmanager如果你想要CUDA一同安装用如下命令
apt install cuda-12-3步骤二：安装Docker以及Nvidia容器工具
安装Docker教程不再赘述
以下是社区提供的安装方法
curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh --mirror AliyunNvidia容器工具安装
#如果你已经安装nvidia密钥，执行以下命令。
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker重启Docker
sudo systemctl restart docker
步骤三：构建Docker镜像及启动镜像
下载本仓库的cpu.dockerfile和gpu.dockerfile
构建镜像指令为
# gpu是镜像名，./gpu.dockerfile是你的dockerfile文件位置，cpu.dockerfile构建Cpu挖矿镜像，gpu.dockerfile构建GPU挖矿镜像
docker build -t gpu --build-arg version=1.8.3 -f ./gpu.dockerfile .
启动镜像指令为
# -e后面接的参数，name参数是你的矿工名字，token是你的token，num是使用到的线程数， --gpus all是使用全部gpu（你也可以指定使用某个GPU），-d gpu是指使用名为gpu的镜像
docker run -e name=work2 -e token="XXX" -e num=y --gpus all -d gpu
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