19/10/2026 · VietTechies · Biên tập
Công nghệ container hóa cho phép các nhà phát triển đóng gói ứng dụng cùng với các phần phụ thuộc để đảm bảo quá trình thực thi đồng nhất trên nhiều môi trường khác nhau. Khi kết hợp với khả năng tăng tốc phần cứng, các thiết lập dạng container có thể xử lý các tác vụ nặng về tính toán như huấn luyện học máy, suy luận và xử lý video. Tài liệu kỹ thuật do Vultr công bố phác thảo phương pháp cấu hình Docker kết hợp hỗ trợ GPU AMD ROCm trên hệ điều hành Ubuntu 24.04, giúp các lập trình viên kết nối trực tiếp với các đơn vị xử lý đồ họa cấp máy chủ từ các container độc lập.
Cài đặt Docker từ các kho lưu trữ chính thức
Quá trình bắt đầu bằng việc chuẩn bị môi trường máy chủ để tải và cài đặt bộ máy Docker một cách an toàn. Theo hướng dẫn, quản trị viên trước tiên cần cấu hình quản lý gói của hệ thống bằng cách thêm khóa GPG chính thức của Docker để xác thực tính hợp pháp của gói. Tiếp theo, kho lưu trữ chính thức của Docker được thêm vào danh sách nguồn của Công cụ Đóng gói Nâng cao. Sau khi cập nhật các kênh phần mềm, các lập trình viên sẽ cài đặt toàn bộ các thành phần cần thiết, bao gồm Docker Engine cốt lõi, giao diện dòng lệnh, môi trường thời gian chạy Containerd, cùng với các plugin Buildx và Compose. Điều này tạo ra một nền tảng ổn định có khả năng quản lý cả khối lượng công việc tiêu chuẩn lẫn các container đòi hỏi tài nguyên cao.
Hiểu rõ các yêu cầu về thiết bị GPU trên máy chủ
Việc chạy các tác vụ tăng tốc phần cứng bên trong container đòi hỏi phải chuyển tiếp các thiết bị cụ thể từ máy chủ qua ranh giới cách ly. Tài liệu nêu bật hai nút thiết bị chính cần được hiển thị cho các container chạy phần mềm AMD ROCm. Nút đầu tiên là /dev/kfd, hay Trình điều khiển Kernel Fusion, đóng vai trò trung gian quản lý giao tiếp giữa các ứng dụng không gian người dùng và GPU AMD cho các tác vụ tính toán nặng, quản lý bộ nhớ và điều phối thực thi. Nút thứ hai là /dev/dri, hay Cơ sở hạ tầng Kết xuất Trực tiếp, cung cấp các kênh truy cập cần thiết cho việc kết xuất đồ họa, xử lý 2D và 3D, cùng các quy trình thao tác video. Việc hiển thị cả hai nút này đảm bảo môi trường container có quyền truy cập phần cứng toàn diện cần thiết cho học sâu và điện toán hiệu năng cao.
Xác minh quyền truy cập phần cứng bên trong container
Để xác nhận container có thể giao tiếp thành công với phần cứng bên dưới, các lập trình viên có thể triển khai một container kiểm thử tạm thời bằng các cờ thời gian chạy chuyên biệt. Quy trình liên quan đến việc kéo một hình ảnh container đầu cuối nhẹ, chẳng hạn như rocm/rocm-terminal:latest, và khởi động nó với các cấu hình bảo mật và định tuyến thiết bị rõ ràng. Bằng cách truyền đường dẫn thiết bị kết xuất và nhân kết hợp cùng cấu hình seccomp không giới hạn, container sẽ có quyền truy cập hoàn toàn vào GPU của máy chủ. Khi ở bên trong trình bao tương tác tạm thời này, việc chạy tiện ích rocm-smi sẽ xuất ra một bảng liệt kê chi tiết tất cả các thiết bị GPU AMD được phát hiện cùng với thông số kỹ thuật vận hành chính xác của chúng, qua đó xác nhận đường dẫn container hóa hoạt động hoàn toàn trước khi hủy môi trường kiểm thử.
Lý do các container tăng tốc phần cứng định hình phát triển hiện đại
Việc kết nối các nền tảng container hóa như Docker với các kiến trúc tính toán chuyên biệt như AMD ROCm đại diện cho một bước quan trọng đối với các nhóm triển khai mô hình học máy, mô phỏng khoa học và các đường dẫn kết xuất ở quy mô lớn. Trước đây, việc cô lập khối lượng công việc bên trong container gặp nhiều phức tạp khi tương tác với các bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng do sự không tương thích về trình điều khiển và ranh giới bảo mật. Bằng cách ánh xạ có hệ thống các trình điều khiển nhân cấp máy chủ và đường dẫn kết xuất vào các môi trường biệt lập, các nhóm kỹ thuật đạt được sự kết hợp giữa đóng gói phần mềm nhất quán và thông lượng tính toán thô. Phương pháp này loại bỏ sự lệch pha môi trường giữa các máy chủ dàn dựng và sản xuất, đồng thời đảm bảo các quy trình công việc AI và video nặng về hiệu năng không hy sinh hiệu quả phần cứng vì mục đích cách ly. Hơn nữa, khi các tổ chức ngày càng áp dụng các công cụ điều phối container như Kubernetes để quản lý các hệ thống không đồng nhất, việc thiết lập một chuẩn cơ sở có thể lặp lại cho các cài đặt Docker hỗ trợ ROCm sẽ đơn giản hóa các đường dẫn triển khai. Các lập trình viên có thể chuyển đổi liền mạch từ các container kiểm thử cục bộ sang môi trường sản xuất cụ thể, dựa vào các công cụ giám sát chuẩn hóa như rocm-smi để theo dõi mức sử dụng trên các tài nguyên phần cứng phân tán. Việc tích hợp quy trình này cuối cùng làm giảm rào cản gia nhập khi sử dụng phần cứng AMD trong việc triển khai AI doanh nghiệp và nghiên cứu tính toán phức tạp.
Ảnh bìa: F ASTILY · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons. Bố cục và chữ do VietTechies thực hiện.
Nguồn: Installing Docker with ROCm GPU Support on Ubuntu 24.04 · Install Docker with ROCm GPU Support on Ubuntu 24.04 | Vultr Docs