Программа nvidia container что это

Как отключить телеметрию Nvidia в Windows

При установке графических драйверов Nvidia в Windows, в том числе с помощью NVIDIA GeForce Experience, также добавляется служба телеметрии и несколько задач передачи диагностических данных.

Для того, чтобы прекратить передачу телеметрических данных Nvidia, обычно нужно отключить три задания в Планировщике задач Windows, чтобы заблокировать сбор и передачу информации.

Данный процесс нужно повторять после обновления драйверов, потому что в этом случае восстанавливаются настройки по умолчанию.

Как отключить телеметрию Nvidia

Вместо того, чтобы выполнять все манипуляции вручную можно воспользоваться бесплатной программой Disable Nvidia Telemetry. Она работает в системах Windows и автоматизирует процесс отключения передачи телеметрии. Исходный код программы доступен для инспекции на GitHub.

Утилиту не нужно устанавливать, ее можно запустить из любого местоположения после распаковки архива.

При запуске приложение сканирует телеметрические службы Nvidia и соответствующие задачи и отображает все обнаруженные объекты в основном интерфейсе. Сканирование выполняется практически мгновенно — в результате вы получаете список сервисов и заданий, связанных с телеметрией.

Nvidia Container — Что это и почему грузит Диск, Процессор, Видеокарту

Программа позволяет отключать службы и задачи телеметрии. Просто отметьте галочки около соответствующих компонентов и нажмите «disable selected telemetry», чтобы применить изменения.

Также доступна кнопка «Restore Defaults», которая позволяет восстановить первоначальный статус заданий и служб Nvidia.

Кроме того, приложение Disable Nvidia Telemetry предлагает сохранить файл журнала, в котором содержаться записи всех событий сканирования и изменения состояния компонентов телеметрии на компьютере Windows,

Несмотря на то, что вы можете использовать программу для автоматического отключения модулей, информация в файле журнала позволят вручную внести изменения в систему. В файле выводится список всех сервисов и заданий сбора и передачи диагностических данных Nvidia.

Основным преимуществом программы является скорость работы — все изменения применяются за считанные секунды, и у вас отпадает необходимость в ручном отключении.

Источник: www.comss.ru

Nvdisplay.container.exe — что это за процесс, как удалить

Многие пользователи задаются вопросом: «Nvdisplay container exe — что это за процесс и почему он так сильно нагружает систему?» Несмотря на то что данный процесс является частью драйвера графического адаптера, иногда для нормальной работы ПК следует его отключать. Но перед этим следует понять, за что отвечает эта служба.

Функции указанной службы

Nvdisplay.container связан с работой службы Nvidia Display Container LS, которая автоматически инсталлируется вместе с драйверами для видеокарт указанной марки.

NVIDIA Container нагружает систему! ✅ Что это такое и как отключить?

Проще говоря, этот процесс отвечает за программную настройку компонентов адаптера. Чаще всего он не доставляет никаких проблем, но иногда грузит процессор более чем наполовину, что приводит к зависаниям в работе иных приложений.

Другие данные об утилите

Основная настройка видеокарты производится в окне панели управления NVIDIA, за активацию которой также отвечает процесс nvdisplay.container.exe. Сервисные компоненты драйвера завязаны в единой системе доступа и без работы указанных служб могут неадекватно реагировать на действия пользователя.

Но это не значит, что данный процесс нельзя отключить, ведь даже после деактивации утилиты настройки сохраняются в файлах конфигурации. Снять активность службы можно через диспетчер задач Windows, но после перезагрузки компьютера ее работа возобновится.

Варианты решения проблемы

Следует попробовать отключить nvdisplay container через оснастку панели администрирования:

1. После одновременного нажатия клавиш Win и R появится окно «Выполнить».
2. Нужно ввести services.msc, чтобы появилось окно управления системными службами.
3. Потребуется нажать на записи Nvidia Display Container LS левой кнопкой мыши дважды.
4. В окне «Свойства» в разделе «Общие» «Тип запуска» нужно перевести в статус «Отключена».

1. После этого следует нажать на кнопку «Остановить», чтобы выгрузить процесс.

Если все было выполнено правильно, то войти в меню настроек драйвера уже не получится. Поэтому заблаговременно следует побеспокоиться о конфигурации работы оборудования, иначе часто придется вновь активировать службу, чтобы изменить некоторые настройки. Сделать это можно по аналогии с вышеописанным методом, только запуск поставить как «Всегда» (потребуется перезагрузка ПК).

Процедура изъятия службы из Windows

Для Local System процесс можно удалить, но делать это без явных причин не следует, так как данное действие может привести к возникновению ошибок в работе программных компонентов видеоадаптера. Поэтому, если данный процесс не съедает всю оперативную память или не пытается по максимуму нагрузить ЦП, менять организацию системы не нужно.

Следует через меню «Выполнить» войти в командную строку (cmd.exe) под именем администратора и ввести такую запись: sc.exe delete NVDisplay.ContainerLocalSystem. После этого служба будет навсегда удалена из ОС, но ее можно восстановить заменой соответствующего драйвера. Достаточно скачать нужную версию дистрибутива с официального сайта поддержки продуктов Nvidia и провести «чистую установку».

Итоги

Мы выяснили, что за служба относится к процессу Nvdisplay.container.exe и на что она влияет. Оборудование может работать должным образом и без нее, но тогда придется задумываться о том, как подстроить компоненты графического адаптера под определенные 3D-приложения. Конечно, можно воспользоваться конфигурационными файлами с расширением *.ini, но это прерогатива опытных админов, а не обычных пользователей ПК. Опыт показывает, что временное отключение утилиты через диспетчер задач или оснастку Services решает все проблемы с нехваткой производительности.

Источник: 240mm.ru

Как исправить высокую загрузку ЦП контейнера Nvidia в Windows 10

Nvidia – популярная видеокарта, которая на сегодняшний день считается лучшей видеокартой на рынке. Он принадлежит американской компании, производящей высококачественные видеокарты для непревзойденного игрового процесса. Несмотря на то, что Nvidia является надежным драйвером графической карты, в некоторых случаях могут возникать определенные проблемы, например, контейнер Nvidia использует слишком много мощности процессора на вашем компьютере. Из-за этого ваш компьютер имеет тенденцию снижать производительность и снижать другие фоновые процессы. В этой последней части нашей серии по устранению неполадок мы рассмотрим, как исправить высокую загрузку ЦП контейнером Nvidia в Windows 10.

Что делать, если вы испытываете высокую загрузку ЦП Nvidia Container на вашем ПК с Windows 10

Существует несколько факторов, которые могут вызвать высокую загрузку ЦП: от обновленного драйвера до наличие дополнительного ПО и Nvidia Telemetry Container. Ниже перечислены решения по устранению неполадок, которые необходимо предпринять, чтобы исправить высокую загрузку ЦП Nvidia Container.

Перед выполнением любого из рекомендуемых решений по устранению неполадок, перечисленных ниже, лучше всего сначала перезагрузить компьютер. Это обновит операционную систему и удалит все поврежденные временные данные, которые могли вызвать проблему.

Решение 1. Удалите GeForce Experience

Хотя GeForce Experience – это приложение, которое также разработано Nvidia и обычно прилагается к видеокарте GeForce, есть случаи, когда пользователи сталкивались с высокой загрузкой ЦП Nvidia Container при установке этого программного обеспечения. Лучше всего попробовать удалить GeForce Experience, чтобы проверить, не является ли он виновником проблемы.

1. В строке поиска, расположенной в левом нижнем углу окна, введите Панель управления
2. Щелкните Панель управления результат, чтобы открыть раздел панели управления.
3. Убедитесь, что для Просмотр по установлено значение Категория.
4. Нажмите Удалить программу в разделе “Программы” вкладка.
5. Прокрутите вниз и найдите GeForce Experience в списке программ.
6. Щелкните правой кнопкой мыши в GeForce Experience и выберите вкладку Удалить/Изменить . Следуйте инструкциям на экране, чтобы удалить его.
7. Перезагрузите компьютер.

После полной перезагрузки компьютера проверьте, не возникает ли проблема с высокой загрузкой ЦП в контейнере Nvidia.

Решение 2. Установите старую графику Nvidia

Пользователи сообщили испытали высокую загрузку ЦП с Nvidia Container после обновления драйверов карты. Бывают случаи, когда новые обновления могут занимать больше ресурсов компьютера, чем требуется и необходимо, поэтому лучше вернуться к предыдущей версии драйвера, которая ранее работала с диспетчер устройств и посмотрите, решена ли проблема.

1. Нажмите клавишу Windows + R на клавиатуре, чтобы открыть диалоговое окно RUN.
2. В диалоговом окне ЗАПУСК введите «devmgmt.msc» , нажмите Enter или нажмите OK, чтобы открыть раздел диспетчера устройств.
3. В диспетчере устройств щелкните Display Adapters , чтобы развернуть графические драйверы.
4. Щелкните правой кнопкой мыши драйвер графики и выберите Удалить устройство из раскрывающегося меню.
5. Подтвердите запросы на подтверждение удаления драйвера графического устройства. Дождитесь завершения процесса удаления.
6. Перейдите на веб-сайт Nvidia отсюда.
7. Введите правильные данные и информацию о видеокарте и нажмите Поиск .
8. Выберите из списка доступных драйверов и нажмите Загрузить .
9. Сохранить и открыть загруженный файл. выполнить. Следуйте инструкциям на экране по его установке.

После установки графического драйвера Nvidia проверьте, не возникает ли проблема с высокой загрузкой ЦП в контейнере Nvidia.

Решение 3. Отключите задачи расписания и службу контейнеров телеметрии Nvidia

Контейнер телеметрии Nvidia используется для отслеживания журналов и поведения на вашем компьютере. Он также используется для сообщения об ошибках Nvidia. От пользователей поступали сообщения о том, что после того, как они отключили запланированные задачи и полностью отключили службу Nvidia Telemetry Container, помогли решить проблему высокой загрузки ЦП.

1. На панели поиска, расположенной в левом нижнем углу, введите Панель управления
2. Нажмите Панель управления , чтобы открыть раздел панели управления.
3. Убедитесь, что для параметра Просмотр по установлено значение Крупные значки.
4. Щелкните вкладку Административные .
5. Найдите и щелкните вкладку Планировщик заданий в окне.
6. В окне Планировщика заданий щелкните Библиотека планировщика заданий в левая панель.
7. На правой панели найдите все задачи, которые начинаются с « NvTm» , щелкните правой кнопкой мыши каждую из задач и выберите «Отключить» в раскрывающемся меню . Сделайте это для остальных задач с тем же именем.

После отключения задач следующее, что нужно сделать, – это отключить контейнер телеметрии Nvidia.. Выполните следующие действия, чтобы узнать, как это сделать:

1. Нажмите клавишу Windows + R на клавиатуре, чтобы открыть диалоговое окно RUN.
2. В диалоговом окне ЗАПУСК введите «services.msc» , нажмите Enter или нажмите OK, чтобы открыть раздел служб.
3. Прокрутите вниз и найдите Контейнер телеметрии Nvidia из списка сервисов. Щелкните его правой кнопкой мыши и выберите «Свойства» в раскрывающемся меню.
4. Убедитесь, что в окне свойств контейнера телеметрии Nvidia установлено состояние «Остановлено».
5. Убедитесь, что запускается. для типа установлено значение Отключено .
6. Нажмите Применить , чтобы применить сделанные изменения.
7. Нажмите ОК , чтобы выйти из раздела свойств.

Проверьте, не возникает ли проблема с высокой загрузкой ЦП в контейнере Nvidia.

Решение 4. Перезапустите службы

Бывают случаи, когда простой перезапуск определенных служб может помочь исправить любые возникшие проблемы, связанные с компьютером. Некоторые службы не позволяют графическому процессору компьютера работать на полную мощность, что вызывает проблему с высокой загрузкой ЦП

1. Нажмите клавишу Windows + R на клавиатуре. , чтобы открыть диалоговое окно RUN.
2. В диалоговом окне RUN введите «services.msc» , нажмите клавишу Enter или нажмите OK, чтобы открыть раздел служб.
3. Прокрутите вниз и найдите «Nvidia Display Container Local System» в списке служб. Щелкните его правой кнопкой мыши и выберите «Остановить» в раскрывающемся меню.
4. Затем снова щелкните правой кнопкой мыши Локальная система контейнера отображения Nvidia и выберите «Пуск» в раскрывающемся меню. . Это должно перезапустить службу Nvidia Display Container Local System.

Убедитесь, что проблема с высокой загрузкой ЦП контейнером Nvidia в Windows 10 все еще возникает.

Источник: digitdocom.ru

Как использовать графический процессор NVIDIA с контейнерами Docker — CloudSavvy IT

Контейнеры Docker не видят графический процессор вашей системы автоматически. Это приводит к снижению производительности в рабочих нагрузках, зависящих от графического процессора, таких как платформы машинного обучения. Вот как предоставить доступ к графическому процессору NVIDIA вашего хоста вашим контейнерам.

Заставляем графические процессоры работать в Docker

Контейнеры Docker совместно используют ядро ​​вашего хоста, но имеют собственную операционную систему и программные пакеты. Это означает, что им не хватает драйверов NVIDIA, используемых для взаимодействия с вашим графическим процессором. Docker даже не добавляет графические процессоры в контейнеры по умолчанию, поэтому простой запуск докера вообще не увидит ваше оборудование.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)

На высоком уровне подготовка графического процессора к работе представляет собой двухэтапную процедуру: установите драйверы в свой образ, а затем проинструктируйте Docker добавить устройства графического процессора в ваши контейнеры во время выполнения.

Это руководство ориентировано на современные версии CUDA и Docker. Последний выпуск NVIDIA Container Toolkit разработан для сочетания CUDA 10 и Docker Engine 19.03 и более поздних версий. Для более старых сборок драйверов CUDA, Docker и NVIDIA могут потребоваться дополнительные действия.

Добавление драйверов NVIDIA

Прежде чем продолжить настройку Docker, убедитесь, что драйверы NVIDIA правильно работают на вашем хосте. Вы должны иметь возможность успешно запустить nvidia-smi и увидеть имя вашего графического процессора, версию драйвера и версию CUDA.

Чтобы использовать свой графический процессор с Docker, начните с добавления NVIDIA Container Toolkit на свой хост. Это интегрируется в Docker Engine для автоматической настройки ваших контейнеров для поддержки графического процессора.

Добавьте репозиторий пакетов инструментария в вашу систему, используя пример команды:

распределение = $ (. / etc / os-release; echo $ ID $ VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add — curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

Затем установите пакет nvidia-docker2 на свой хост:

apt-get update apt-get install -y nvidia-docker2

Перезапустите демон Docker, чтобы завершить установку:

sudo systemctl перезапустить докер

Теперь набор инструментов для контейнера должен быть готов к работе. Вы готовы запустить тестовый контейнер.

Запуск контейнера с доступом к графическому процессору

Поскольку Docker не предоставляет графические процессоры вашей системы по умолчанию, вам необходимо создать контейнеры с флагом —gpus, чтобы ваше оборудование отображалось. Вы можете указать определенные устройства для включения или использовать ключевое слово all.

Образы nvidia / cuda предварительно настроены с использованием двоичных файлов CUDA и инструментов графического процессора. Запустите контейнер и выполните команду nvidia-smi, чтобы проверить доступность вашего графического процессора. Результат должен соответствовать тому, что вы видели при использовании nvidia-smi на вашем хосте. Версия CUDA может отличаться в зависимости от версий набора инструментов на вашем хосте и в выбранном вами образе контейнера.

docker run -it —gpus все nvidia / cuda: 11.4.0-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

Выбор базового изображения

Использование одного из тегов nvidia / cuda — это самый быстрый и простой способ запустить рабочую нагрузку графического процессора в Docker. Доступно множество различных вариантов; они предоставляют матрицу операционной системы, версии CUDA и опций программного обеспечения NVIDIA. Образы созданы для нескольких архитектур.

Каждый тег имеет такой формат:

• 11.4.0 — Версия CUDA.
• база — имидж ароматизатора.
• ubuntu20.04 — Версия операционной системы.

Доступны три различных варианта изображения. Базовый образ — это минимальный вариант с основными исполняемыми исполняемыми файлами CUDA. runtime — это более полнофункциональный вариант, который включает математические библиотеки CUDA и NCCL для связи между графическими процессорами. Третий вариант — это devel, который предоставляет вам все, начиная от среды выполнения, а также с заголовками и инструментами разработки для создания пользовательских образов CUDA.

Если один из образов подойдет вам, постарайтесь использовать его в качестве основы в своем Dockerfile. Затем вы можете использовать обычные инструкции Dockerfile для установки языков программирования, копирования исходного кода и настройки приложения. Это устраняет сложность ручной настройки графического процессора.

ОТ nvidia / cuda: 11.4.0-base-ubuntu20.04 RUN apt update RUN apt-get install -y python3 python3-pip RUN pip install tensorflow-gpu КОПИРОВАТЬ tenor-code.py. ENTRYPONT [«python3», «tensor-code.py»]

Сборка и запуск этого образа с флагом —gpus запустит вашу рабочую нагрузку Tensor с ускорением графического процессора.

Настройка изображения вручную

Вы можете вручную добавить поддержку CUDA в свой образ, если вам нужно выбрать другую основу. Лучший способ добиться этого — обратиться к официальным файлам NVIDIA Dockerfiles.

Скопируйте инструкции, используемые для добавления репозитория пакетов CUDA, установки библиотеки и привязки ее к своему пути. Мы не воспроизводим все шаги в этом руководстве, поскольку они различаются в зависимости от версии CUDA и операционной системы.

Обратите внимание на переменные среды в конце файла Dockerfile — они определяют, как контейнеры, использующие ваш образ, интегрируются с NVIDIA Container Runtime:

ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES все ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES вычисление, утилита

Ваше изображение должно определять ваш графический процессор после установки CUDA и установки переменных среды. Это дает вам больше контроля над содержимым вашего изображения, но оставляет вам возможность корректировать инструкции по мере выпуска новых версий CUDA.

Как это работает?

NVIDIA Container Toolkit — это набор пакетов, которые обертывают среды выполнения контейнеров, такие как Docker, с интерфейсом для драйвера NVIDIA на хосте. Библиотека libnvidia-container отвечает за предоставление API и интерфейса командной строки, которые автоматически предоставляют графические процессоры вашей системы контейнерам через оболочку времени выполнения.

Компонент nvidia-container-toolkit реализует предварительный запуск среды выполнения контейнера. Это означает, что он получает уведомление, когда новый контейнер вот-вот начнется. Он смотрит на графические процессоры, которые вы хотите подключить, и вызывает libnvidia-container для обработки создания контейнера.

Ловушка активируется nvidia-container-runtime. Это обертывает вашу «настоящую» среду выполнения контейнера, такую ​​как containerd или runc, чтобы гарантировать запуск обработчика предварительного запуска NVIDIA. Ваша существующая среда выполнения продолжает процесс запуска контейнера после выполнения ловушки. Когда набор инструментов контейнера установлен, вы увидите, что среда выполнения NVIDIA выбрана в вашем файле конфигурации демона Docker.

Резюме

Использование графического процессора NVIDIA внутри контейнера Docker требует, чтобы вы добавили NVIDIA Container Toolkit на хост. Это интегрирует драйверы NVIDIA со средой выполнения вашего контейнера.

Вызов docker run с флагом —gpu делает ваше оборудование видимым для контейнера. Это должно быть установлено для каждого запускаемого контейнера после установки Container Toolkit.

NVIDIA предоставляет предварительно настроенные образы CUDA Docker, которые вы можете использовать в качестве быстрого старта для своего приложения. Если вам нужно что-то более конкретное, обратитесь к официальным файлам Docker, чтобы собрать свой собственный, который все еще совместим с Container Toolkit.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)

Источник: cpab.ru