centos rtx centos 虚拟机
很多朋友对于centos rtx和centos 虚拟机不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
Docker NVIDIA 镜像离线安装
1）操作系统：CentOS7.9
2）Docker版本：20.10.9
3）NVIDIA显卡型号：RTX 3090
4）NVIDIA驱动版本：526.86
1）考虑不同应用cuda、cudnn版本要求不一致，目前GPU服务器本身只安装了驱动，cuda、cudnn直接通过docker容器安装。
2）nvidia docker镜像一般分为base、runtime、devel版本，各版本区别如下：
base：基于CUDA,包含最精简的依赖，只能部署预编译的CUDA应用，需要手工安装其他依赖。镜像文件最小
runtime：只涵盖了运行环境的最小集合，例如动态库等，没有cuda的编译工具nvcc。镜像文件适中。
devel：涵盖了开发所需的所有工具，包含编译、debug等，以及编译需要的头文件、静态库等信息，镜像文件最大。
3）本文没有选择重头开始制作镜像，直接使用百度padelepadele已经打包好的镜像，选择cuda版本为11.2，cudnn版本为8的全量镜像。 registry.baidubce.com/p...
1）找一台能上网的服务器，安装好并安装好Docker，下载基础docker镜像（此处用的百度paddlepaddle基础镜像）
拉取完进项后，可通过docker images查看镜像信息，基础镜像大概14.5G
2）导出基础镜像
3）GPU离线服务器加载镜像
4）基于镜像创建容器
注意，创建容器时，如果提示response from daemon: could not select device driver"" with capabilities则说明docker未安装nvidia相关组件，可参考小石头：CentOS Docker NVIDIA环境离线安装安装
到此，离线安装cuda11.2、cudnn8版本的镜像就安装完成了，镜像比较大，包含python2.7、python3.6、python3.7、python3.8版本及常用的linux命令。
PS:
镜像验证过在ubuntu或者centos的docker环境下安装，在windows的ubuntu子系统安装时遇到一个问题，记录一下：
在windows自带的ubuntu环境下通过镜像创建容器时会提示cuda so库的错误提示
usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1: file exists: unknown
此问题可通过如下步骤解决： 1）通过该镜像创建一个非GPU环境的容器（去除docker run参数的--gpus参数）
2）进入容器内部，重命名一下相关的so文件。
3）将容器commit为最终镜像。
CentOS Docker NVIDIA环境离线安装
本文详述了在 CentOS7.9系统下离线安装 Docker与 NVIDIA环境的步骤，以实现 GPU相关模型训练与推理任务。具体操作如下：
首先，系统环境确认：
操作系统：CentOS7.9
Docker版本：20.10.9
NVIDIA显卡型号：RTX 3090
NVIDIA驱动版本：526.86
接着，进行 Docker的下载与安装：
访问 Docker官网下载页面（下载页面地址略），获取适用于 CentOS7.9的 Docker安装包。
执行安装脚本，确认 Docker启动完成，通过检查日志信息确保安装无误。
随后，安装 nvidia-docker-runtime以启用 GPU支持：
nvidia-docker-runtime作用：它允许在 Docker容器内部使用 NVIDIA GPU进行模型训练与推理。
安装后，若不安装此组件，创建的容器将无法识别和利用 NVIDIA显卡资源，执行相关 GPU指令（如 nvidia-smi）将不会产生预期结果。
针对不同 Docker版本的安装方式有所区别：
在 Docker 19.x以前的版本中，需下载并使用 nvidia-docker2启动容器，通过指定--runtime=nvidia或添加--gpus参数实现 GPU指令支持。
Docker 19.x及以后版本简化了配置，只需在创建容器时加入--gpus all参数即可启用所有 GPU资源，或指定具体 GPU卡号。
接下来，离线安装 nvidia-container-runtime依赖包：
在可以上网的 CentOS7.x虚拟机上下载 nvidia-container-runtime的离线安装包。
将下载的包复制到离线 GPU服务器，并执行相应的安装脚本进行安装，确保所有依赖包正确安装。
至此，CentOS Docker NVIDIA环境的离线安装流程完成，下文将介绍离线 Docker镜像的制作与安装，进一步完善该环境的构建。
vray渲染电脑配置
V-Ray对应不同的3D软件，所需要的系统要求不同：
V-Ray独立版
如果您只打算使用当前计算机作为渲染节点，那么最好安装 V-Ray Standalone。该渲染器通过命令行工作，支持所有主要的 V-Ray功能，并且可以在 CPU或 GPU上渲染。您仍然需要在单独的应用程序中创建场景并将其保存为.vrscene格式。V-Ray Standalone可以在 Windows、Mac OS和 Linux上运行。
以下是 V-Ray Standalone系统要求（这些也符合大多数其他版本的 V-Ray）：
64位操作系统（Windows 8.1+/CentOS 7.2+/Mac OS X 10.9+）
64位 Intel、AMD或支持 SSE4.2的兼容 CPU
大约 1 GB可用硬盘空间
用于分布式渲染的 IPv4
最低 8 GB RAM/建议 64 GB RAM
对于 GPU渲染和去噪：nVidia CUDA GPU或 RTX GPU计算能力得分5.2及以上
请注意，由于 V-Ray GPU仅在 nVidia显卡上运行，因此 Mac操作系统不支持 V-Ray GPU。CPU渲染仍然可用。
重要提示：如果您在 Intel Alder Lake CPU上使用 V-Ray，则 V-Ray只能在 Windows 11上使用其全部功能。在 Windows 10上，V-Ray将仅加载 P核或 E核，但不能两者同时存在。
3DS MAX的 V-Ray
3DS MAX是V-Ray的主平台，也是最先收到更新的平台。当然，要运行它，您的计算机必须满足3DS MAX系统要求第一的。硬件应满足上面列表的要求，以及下面的 V-Ray for 3DS MAX系统要求：
3DS MAX 2016或更高版本，推荐 3DS MAX 2018或更高版本
许可证服务器 5.5.0或更高版本
请注意，虽然 3DS MAX 2016和 2017在技术上受支持，但由于许可的工作方式，开发人员无法正确检查兼容性。在旧版本的 3DS MAX上使用时，这可能会导致不可预测的问题。新的 V-Ray帧缓冲区也仅在 3DS MAX 2018+中可用。
适用于 Maya的 V-Ray
Maya是 3D动画的强大工具，并且真正受益于 V-Ray渲染速度和质量的平衡。首先，您必须确保您的计算机可以运行 Maya，然后检查本文第一部分中的硬件要求。V-Ray for Maya系统要求如下：
64位版本 Maya 2018或更高版本
支持的 Windows版本：Maya 2018-2020仅支持 Windows 8.1，Maya 2018-2023支持 Windows 10和 11
支持的 Linux版本：Red Hat Enterprise Linux或 CentOS 6.5-7.2（适用于 Maya 2018-2019）、Red Hat Enterprise Linux或 CentOS 7.3-7.7（适用于 Maya 2020）、Red Hat Enterprise Linux或 CentOS 7.6-7.9或 8.2（适用于 Maya 2021-2023）
支持的 macOS版本：适用于 Maya 2018-2019的 macOS 10.11-10.14、适用于 Maya 2020-2022的 macOS 10.13-11、适用于 Maya 2023的 macOS 10.14-12
除了至少 8 GB RAM之外，还需要 8 GB或更大的交换文件
与任何版本一样，所需的 RAM量因项目而异。始终建议至少拥有 64 GB RAM；不要忘记有一个相同大小的交换文件
用于 Cinema 4D的 V-Ray
Cinema 4D V-Ray是运动设计和渲染动画的绝佳组合。确保您的计算机足够强大，可以运行 Cinema 4D，并将其与本文开头的硬件要求进行比较。V-Ray for Cinema 4D系统要求如下：
Cinema 4D R20及更高版本或 S22及更高版本
Windows 8.1仅支持 Cinema 4D R20-23和 S22-24，其余支持 Windows 10 Pro和 11
适用于任何 Cinema 4D版本的 macOS X 10.14或更高版本
许可证服务器 5.5.0或更高版本
除了至少 8 GB RAM之外，还需要 8 GB或更大的交换文件
始终拥有 Cinema 4D的最新更新非常重要，否则 V-Ray可能无法正确加载。V-Ray Node空间只能通过 Cinema 4D 21.1或更高版本访问。与任何版本一样，所需的 RAM量因项目而异。始终建议至少拥有 64 GB RAM；不要忘记有一个相同大小的交换文件。
用于其他软件的 V-Ray
V-Ray for SketchUp需要最多 12 GB的可用磁盘空间（不少于 2 GB）用于下载内容；支持的版本为 SketchUp 2017及更高版本。
V-Ray for Rhino需要等量的空间，以及与可用 RAM量相等的交换文件（最小 8 GB，建议 16 GB或更多）；渲染引擎支持 Rhino 6、7和 8（实验性）。请注意，仅当您拥有 V-Ray NEXT或 V-Ray 5时才能访问客户支持。
V-Ray for Revit建议使用具有更多核心、更大缓存和更宽内存带宽的 64位处理器；V-Ray适用于 Revit 2018-2023。可下载内容还需要最多 12 GB的磁盘空间。
V-Ray for Houdini给硬件带来了更大的压力，因此复杂的模拟和粒子系统应该在具有 64 GB RAM和强大的多核处理器的计算机上渲染。V-Ray NEXT从 Houdini 17.5开始工作，V-Ray 5适用于 Houdini 18及更高版本。请记住，GPU渲染在 macOS系统上不可用。V-Ray 5支持 Houdini版本的 Python 3。18.5.351及更高版本。
V-Ray for Blender不再积极开发。有一个适用于 Blender 2.79的版本，它可以在满足硬件要求的计算机上运行。V-Ray许可证服务器必须更新到版本。5.0或更高。
V-Ray for Unreal应在具有强大 nVidia GPU的计算机上使用，以获得最佳效果；如果您有不同品牌的显卡，渲染将在 CPU上进行。官方支持虚幻引擎 4.25.4、4.26.2和 4.27.2。Visual Studio应至少更新至 2017版本。
