在Docker中使用GPU

一、安装nvidia-container-toolkit

总之一句话:nvidia-docker和nvidia-docker2,nvidia-container-runtime 已经被英伟达迭代了,可以认为nvidia-container-toolkit是nvidia-docker和nvidia-docker2, nvidia-container-runtime 的替代品,想了解区别的可以看这篇文章:nvidia docker, nvidia docker2, nvidia container toolkits三者的区别-CSDN博客

nvidia-container-toolkit是一组软件包,它们包括一个容器运行时库和一些工具,可以自动配置容器来利用NVIDIA GPU。它支持不同的容器引擎,如Docker、containerd、LXC、Podman等

官方安装过程:Installing the NVIDIA Container Toolkit — NVIDIA Container Toolkit 1.15.0 documentation

1、安装过程汇总
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.listsudo apt-get updatesudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
2、重启docker
sudo systemctl restart docker
3、测试
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:${根据网站查询得到} nvidia-smi# 例如
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.7.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi
4、ubuntu系统与对应的cuda版本

doc/supported-tags.md · master · nvidia / container-images / cuda · GitLab

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