Docker 如何支持 NVIDIA GPU

首先，确保您的系统满足以下要求：安装了适用于您GPU的NVIDIA驱动程序。检查驱动程序是否正确安装的命令为：显示GPU信息，包括驱动程序版本和GPU使用情况。接着，安装Docker。对于Ubuntu系统，执行以下命令：对于CentOS系统，则需参照特定安装指南。安装NVIDIA Container Toolkit以使Docker能够使用GPU。Ubuntu系统命令...

运行nvidia-smi检查GPU是否正常，然后进行测试以确认GPU支持是否启用。对于Windows用户，原生Docker在容器内调用GPU时会报错，现在需要更新Docker配置，确保本机有GPU驱动安装。具体操作包括修改Docker配置并执行相应命令，此时可以成功在Windows的Docker容器中调用GPU。

在启动容器时使用--gpus 使主机上的GPU可访问，并且可以配置使用多少块GPU。将所有GPU暴露给容器，并调用“nvidia-smi"返回的结果：更详细的gpu配置强推官方指引： https://docs.docker.com/config/containers/resource_constraints/#access-an-nvidia-gpu 在暴露GPU到容器时，包含capability选项，该选项制定...

验证是否成功的方法很简单，只需在容器中执行nvidia-smi命令。如果一切顺利，这个命令应该能正常运行。然而，有时可能会遇到最新版本Docker的错误提示：“Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]”。遇到这种情况，解决方案可以在相关社区找到，例如知乎...

1. 首先，确认系统支持的显卡驱动并安装，检查CUDA版本和GCC兼容性。2. 安装NVIDIA Container Toolkit，它是最新支持GPU在Docker容器中使用的解决方案，无需指定--runtime。3. 设置apt源并安装nvidia-container-toolkit，通过简单的测试验证安装。4. 创建Docker镜像，区分Devel和Runtime版本，选择Runtime版本...

在 Docker 19.x 以前的版本中，需下载并使用 nvidia-docker2 启动容器，通过指定 --runtime=nvidia 或添加 --gpus 参数实现 GPU 指令支持。Docker 19.x 及以后版本简化了配置，只需在创建容器时加入 --gpus all 参数即可启用所有 GPU 资源，或指定具体 GPU 卡号。接下来，离线安装 nvidia-container...

nvidia-docker2.0的核心在于它对原有架构的改进。这个版本通过修改docker的配置文件/etc/docker/daemon.json，让docker利用NVIDIA Container runtime。nvidia-container-runtime作为核心组件，基于runc容器运行时添加了预启动hook，通过libnvidia-container库实现GPU对Linux容器的支持。libnvidia-container库提供了...

尽管部分教程建议使用--runtime=nvidia参数，但鉴于nvidia已默认设置为runtime，直接使用nvidia-docker命令就足够了。值得注意的是，尽管17.03.2-ce版本的特定安装包可能不易找到，但17.12.1-1版本的兼容性也得到了验证。安装完成后，确保配置正确无误，通过测试来验证NVIDIA GPU的集成是否正常运行。

首先，安装nvidia-container-toolkit以支持GPU容器化环境。设置其存储库和GPG密钥，将experimental分支添加到存储库列表中，更新包列表并安装nvidia-container-toolkit包。配置Docker守护进程以识别NVIDIA容器运行时，设置默认运行时后重启Docker守护进程以完成安装。推荐安装nvidia-container-runtime，配置其源并完成...

so库的错误提示 usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1: file exists: unknown 此问题可通过如下步骤解决： 1）通过该镜像创建一个非GPU环境的容器（去除docker run 参数的--gpus参数）2）进入容器内部，重命名一下相关的so文件。3）将容器commit为最终镜像。