# بله! با Linux + Docker میتوانید RTX 4090 را به اشتراک بگذارید ✅
سوال چی بوده؟
مدل کارت گرافیک من rtx 4090 . اگر ویسفر پاک کنم و لینوکس روی سرور اصلی بریزم. آنگاه با داکر میتوانم این کارت گرافیک را به اشتراک بگذارم یا خیر
## مقایسه دو حالت:
### ❌ ESXi + RTX 4090:
- فقط Passthrough ممکن است
- هر VM یک GPU کامل میخواهد
- اشتراکگذاری غیرممکن (RTX 4090 از vGPU پشتیبانی نمیکند)
### ✅ Linux + Docker + RTX 4090:
- چند container میتوانند همزمان از یک GPU استفاده کنند
- MIG (Multi-Instance GPU) ندارد اما GPU sharing کار میکند
- منابع VRAM و CUDA cores به صورت dynamic تقسیم میشود
## 🐧 پیکربندی پیشنهادی:
```bash
# 1. نصب Ubuntu Server 22.04 LTS روی سرور اصلی
# 2. نصب NVIDIA Driver
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-535
# 3. نصب Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
# 4. نصب NVIDIA Container Toolkit
distribution=$(. /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
sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
# 5. تست GPU در Docker
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi
```
## 🔥 مثال: اجرای چند Container با GPU مشترک
```bash
# Container 1 - ML Training
docker run -d --name ml-train \
--gpus all \
-v /data:/data \
tensorflow/tensorflow:latest-gpu \
python train.py
# Container 2 - Inference Server
docker run -d --name inference \
--gpus all \
-p 8080:8080 \
pytorch/pytorch:latest \
python serve.py
# Container 3 - Jupyter Notebook
docker run -d --name jupyter \
--gpus all \
-p 8888:8888 \
jupyter/tensorflow-notebook
```
همه این 3 container همزمان از RTX 4090 استفاده میکنند! 🎉
## ⚙️ کنترل دقیقتر منابع GPU:
```bash
# محدود کردن به GPU خاص (اگر چند GPU دارید)
docker run --gpus '"device=0"' nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi
# محدود کردن VRAM (از طریق environment)
docker run --gpus all \
-e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 \
your-image
```
## 🎯 گزینههای اضافی برای ایزولهسازی:
### 1. LXC/LXD (بهتر از Docker برای VM-like experience)
```bash
lxc launch ubuntu:22.04 vm1
lxc config device add vm1 gpu gpu gputype=physical
```
### 2. KVM + GPU Passthrough + Time-Slicing
- میتوانید KVM روی Linux نصب کنید
- با vfio-mdev از GPU sharing استفاده کنید
- پیچیدهتر از Docker اما VM کامل میدهد
### 3. Proxmox VE (پیشنهاد ویژه!)
```
Proxmox = Debian + KVM + LXC + Web UI
```
- جایگزین ESXi
- پشتیبانی از GPU splitting با vGPU unlock (community patch)
- هم VM هم Container
- رایگان و Open Source
## 📊 مقایسه نهایی:
| ویژگی | ESXi + RTX 4090 | Linux + Docker | Proxmox |
|-------|----------------|----------------|---------|
| GPU Sharing | ❌ | ✅ | ✅ |
| Performance | عالی | عالی | عالی |
| VM کامل | ✅ | ❌ | ✅ |
| Container | ❌ | ✅ | ✅ |
| پیچیدگی | کم | متوسط | کم |
| هزینه | دارد | رایگان | رایگان |
## 💡 توصیه نهایی من:
گزینه 1 (سادهترین): Ubuntu + Docker
- اگر فقط به containerها نیاز دارید
- سریع و کارآمد
گزینه 2 (بهترین): Proxmox VE
- اگر هم VM هم Container میخواهید
- WebUI راحت
- Community بزرگ
کدام مورد استفاده شما است؟ VM کامل میخواهید یا Container کافی است؟
