Skip to content

ColorfulSS/docker-ubuntu-gnome-nomachine

BranchesTags

Repository files navigation

Ubuntu 18.04 20.04 with Gnome [Nomachine Desktop]

参考资料Docker-GUI代码：

基于该仓库ubuntu系列代码去除对宿主机X11的依赖 https://github.com/fadams/docker-gui

参考资料Docker-Nvidia-Glx-Desktop:

参考该代码仓库对显卡驱动的安装部分 https://github.com/ehfd/docker-nvidia-glx-desktop

相关仓库：

https://github.com/gezp/docker-ubuntu-desktop

1. 简介

  • 镜像目的：构建基于Docker的Ubuntu系统，支持原生桌面Gnome，同时安装程序的方式和宿主机尽量做到无区别
  • 该项目实现ubuntu18.04 20.04的远程连接桌面（Lightdm+Gnome+Nomachine），容器使用虚拟显示器DISPLAY=:0并支持OpenGL+Vulkan。
  • 项目根据上述两个仓库制作不依赖宿主机X服务的Gnome远程桌面，项目主要用于：远程办公/运行需要Opengl/Vulkan的程序（例如：Carla / UnrealEngine 4 等）

支持的镜像Tag

  • Ubuntu18.04: 18.04
  • Ubuntu20.04: 20.04

Ubuntu18.04远程桌面示意图

Ubuntu20.04远程桌面示意图

2.基本使用（Ubuntu1 18.04 20.04 通用）

  • 简易教程-无需克隆仓库内容-必要脚本已拷贝至/home目录

2.1 准备工作

  • 必要环境：docker nVidia-docker nomachine
  • 备注：
    1. 该镜像需要用到/home目录下的虚拟显示器配置脚本，将自动安装需要的驱动程序（支持Tesla/Geforce系列显卡自动安装）
    1. docker容器内部安装宿主机版本一致的显卡驱动需要docker支持'--privileged=true'参数

2.2 创建容器

  • 关于Gpu Cpu渲染的说明
Gpu模式下会因为深度学习服务器显卡利用率过高导致渲染速度变慢，所以请根据个人情况考虑是否使用Gpu渲染 (默认识别宿主显卡渲染 例：V100)
Cpu模式下速度会有所提升，连接速度较快可以获得较好的可视化交互效果（默认使用llvmpipe）
  • docker pull: 获取Ubuntu 18.04 或 20.04镜像
docker pull colorfulsky/ubuntu-gnome-nomachine:18.04  
                        or                  
docker pull colorfulsky/ubuntu-gnome-nomachine:20.04
  • docker run: 创建并运行容器
方式1(脚本运行-推荐):  
wget https://raw.githubusercontent.com/ColorfulSS/docker-ubuntu-gnome-nomachine/master/2-remote-virtual-desktops/nx/ubuntu-18.04-gnome-nomachine/ubuntuSimple.sh  
# 增加可执行权限
chmod +x ubuntuSimple.sh
# 执行自动安装配置脚本 - 需要根据提示输入相关信息  
./ubuntuSimple.sh  

备注：运行ubuntuSimple.sh脚本结束后，会一直停留在命令行终端界面，直接ctrl+c终止即可

方式2(直接运行):   
# 自行设置如下参数  
# 需要使用的镜像名:         NomachineBindPort  
# 容器名称:                 CONTAINER  
# Nomachine连接端口:        NomachineBindPort   
# SSH连接端口:              SshBindPort  
# Ubuntu系统自定义用户名:   CreateUserAccount  
# 自定义映射目录:           WorkSpaceBind  
docker run -d \
    --restart=always \
    -p $NomachineBindPort:4000 \
    -p $SshBindPort:22 \
    --privileged=true\
    --userns host \
    --device=/dev/tty0 \
    --name $CONTAINER \
    --ipc=host \
    --shm-size 2g \
    --security-opt apparmor=unconfined \
    --cap-add=SYS_ADMIN --cap-add=SYS_BOOT \
    -e CreateUserAccount=$CreateUserAccount \ # 设置的用户名称
    -e RenderType=$RenderType \               # 使用的渲染模式 Gpu or Cpu
    -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup \
    -v $WorkSpaceBind:/data \
    $IMAGE /sbin/init  

# 根据显卡类型执行不同的指令  
# Tesla系列: V100 A100 ...   
docker exec -it $CONTAINER /home/Tesla-XorgDisplaySettingAuto.sh  
# GeForce系列: 3090 2080 ...  
docker exec -it $CONTAINER /home/GeForce-XorgDisplaySettingAuto.sh
  • docker exec: 进入容器执行虚拟显示器配置脚本(调试使用)
# 容器名称: CONTAINER 进入root账户
docker exec -itd $CONTAINER bash

2.3 连接容器

SSH连接 - 考虑到安全问题-未安装SSH [如有需求请自行安装 并配置登陆安全策略]

#ssh访问容器
ssh username@host-ip -p xxxx

Nomachine远程桌面连接

2.4 Vulkan安装 (可选)

  • 对于需要Vulkan支持的程序，运行安装脚本自动安装Vulkan程序（请自测支持情况）
    1. 进入/home目录
    1. 执行vulkan-ubuntu-18.04.sh 或 vulkan-ubuntu-20.04.sh脚本
    1. 执行vulkaninfo测试安装情况

2.5 Display分辨率设置（按需求设置）

Nomachine连接Ubuntu系统后需要根据客户端自定义合适的显示分辨率，进入系统后搜索Display即可
Ubuntu18.04 Dissplay分辨率设置

Ubuntu20.04 Dissplay分辨率设置

2.6 连接速度优化

由于使用虚拟显示器，同时通过局域网络连接到虚拟显示器，因此需要分别对网络部分以及系统部分进行速度优化（该部分又用户自行设置合适的参数）

2.6.1 Ubuntu系统部分

主要内容：关闭Gnome动画特效

命令：gsettings set org.gnome.desktop.interface enable-animations false
2.6.2 Nomachine部分

主要内容：通过设置硬件解码已经网络传输部分实现
Nomachine连接速度提升

2.7 中文语言支持问题 (Docker Container内运行)

参考连接：https://blog.csdn.net/weixin_39792252/article/details/80415550 中文语言支持脚本 -> 进入2-remote-virtual-desktops/nx/ubuntu-20.04-gnome-nomachine/language.sh 运行脚本

# 安装中文支持包language-pack-zh-hans：
sudo apt-get install language-pack-zh-hans
# 然后，修改/etc/environment（在文件的末尾追加）：
LANG="zh_CN.UTF-8"
LANGUAGE="zh_CN:zh:en_US:en"
# 再修改/var/lib/locales/supported.d/local(没有这个文件就新建，同样在末尾追加)：
en_US.UTF-8 UTF-8
zh_CN.UTF-8 UTF-8
zh_CN.GBK GBK
zh_CN GB2312
# 最后，执行命令：
sudo locale-gen
# 对于中文乱码是空格的情况，安装中文字体解决。
sudo apt-get install fonts-droid-fallback ttf-wqy-zenhei ttf-wqy-microhei fonts-arphic-ukai fonts-arphic-uming

2.8 渲染模式/GPU卡切换

  • 注：切换模式/GPU卡脚本必须在命令行中运行，请勿在虚拟桌面中运行，否则会导致脚本运行失败并卡死虚拟桌面
2.8.1 渲染模式切换
# 下载切换渲染模式脚本：
wget https://raw.githubusercontent.com/ColorfulSS/docker-ubuntu-gnome-nomachine/master/2-remote-virtual-desktops/nx/ubuntu-20.04-gnome-nomachine/switch_gpu_cpu.sh
# 运行脚本，按照提示输入渲染模式：( Gpu/ Cpu )
# 运行脚本，按照提示输入GPU类型：( GeForce/ Tesla )
# 运行脚本，按照提示输入GPU卡号：( 0, 1, 2, 3 ... )
# 注意：如从GPU切换至CPU同样需要输入GPU类型和GPU卡号，用于后续切换回GPU使用
# 注意：GeForce系列显卡单卡只能创建一个Xorg进程，同时需要使用DP-0作为显示端口，因此如服务器多卡请寻找未创建Xorg进程的显卡号用于虚拟显示。Tesla系列目前未发现类似限制可多次创建。
./switch_gpu_cpu.sh
2.8.2 渲染GPU卡切换
# 下载切换Gpu卡脚本：
wget https://raw.githubusercontent.com/ColorfulSS/docker-ubuntu-gnome-nomachine/master/2-remote-virtual-desktops/nx/ubuntu-20.04-gnome-nomachine/RenderGpuCard.sh
# 运行脚本：
./RenderGpuCard.sh $渲染模式 $GPU卡号 $GPU类型（GeForce or Tesla）
./RenderGpuCard.sh Gpu 0 GeForce
./RenderGpuCard.sh Gpu 1 GeForce
./RenderGpuCard.sh Gpu 2 GeForce
./RenderGpuCard.sh Gpu 3 Tesla

3.本地镜像构建 （该部分与fadams/docker-gui项目一致）

3.1 Ubuntu 18.04

fadams/docker-gui项目对Ubuntu:18.04添加systemd及Dbus支持，使得dockers容器内部可以启动Gnome并实现Vgl支持，以下说明为原项目编译过程！

3.1.1 编译Gnome支持

进入0-virtual-desktops/ubuntu-18.04-gnome执行如下命令
命令：'docker build -t ubuntu-gnome:18.04 .'
镜像名称：'ubuntu-gnome:18.04'

3.1.2 编译Vgl支持

进入1-3D-accelerated-virtual-desktops/ubuntu-18.04-gnome执行如下命令
命令：'docker build -t ubuntu-gnome-vgl:18.04 .'
镜像名称：'ubuntu-gnome-vgl:18.04'

3.1.3 编译Nomachine支持

进入2-remote-virtual-desktopsubuntu-18.04-gnome-nomachine执行如下命令
命令：'docker build -t ubuntu-gnome-nomachine:18.04 -f Dockerfile .'
镜像名称：'ubuntu-gnome-nomachine:18.04'

3.2 Ubuntu 20.04

fadams/docker-gui项目对Ubuntu:18.04添加systemd及Dbus支持，使得dockers容器内部可以启动Gnome并实现Vgl支持，以下说明为原项目编译过程！

3.2.1 编译Gnome支持

进入0-virtual-desktops/ubuntu-20.04-gnome执行如下命令
命令：'docker build -t ubuntu-gnome:20.04 .'
镜像名称：'ubuntu-gnome:20.04'

3.2.2 编译Vgl支持

进入1-3D-accelerated-virtual-desktops/ubuntu-20.04-gnome执行如下命令
命令：'docker build -t ubuntu-gnome-vgl:20.04 .'
镜像名称：'ubuntu-gnome-vgl:20.04'

3.2.3 编译Nomachine支持

进入2-remote-virtual-desktopsubuntu-20.04-gnome-nomachine执行如下命令
命令：'docker build -t ubuntu-gnome-nomachine:20.04 -f Dockerfile .'
镜像名称：'ubuntu-gnome-nomachine:20.04'

3.3 运行镜像

运行过程和2部分内容一致，请参考上述内容！ 同时项目制作中参考了三位大佬[https://github.com/fadams/] [https://github.com/ehfd] [https://github.com/gezp] 和若干教程指导，希望能够作为更好的远程办公和科研学习平台，制作镜像目的是实现和宿主机类似的dockers容器！感谢三位大佬的教程和指导！

3.4 cuda安装

# 以cuda 11.0为例
# 访问cuda网站选择对应版本cuda
Operating System: Linux
Architecture: x86_64
Distribution: Ubuntu
Version: 18.04
Installer Type: runfile(local)
网站链接：https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal
注：如需cuda 1x.x请更换https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?为https://developer.nvidia.com/cuda-1x.x-download-archive?

# 下载runfile文件
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

# 运行runfile文件
sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
注：请取消cuda安装过程中出现的Nvidia Driver安装选项，该选项会与容器内部驱动冲突

# 配置环境变量
Please make sure that
 -   PATH includes /usr/local/cuda-11.0/bin
 -   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-11.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-11.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

# 测试cuda安装
nvcc -V

3.5 ros安装

# 访问鱼香ros获取安装脚本
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Readme

License

Apache-2.0 license
Activity

Stars

48 stars

Watchers

2 watching

Forks

9 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages