Docker 与 CUDA 的兼容性

是的，Docker 可以安装和使用 CUDA，但需要满足一些特定条件。

支持 CUDA 的 Docker 环境要求

1. NVIDIA 显卡：必须使用 NVIDIA 显卡
2. NVIDIA 驱动：宿主机必须安装正确的 NVIDIA 驱动
3. NVIDIA Container Toolkit：需要安装此工具包使 Docker 能够访问 GPU

安装步骤

1. 安装 NVIDIA 驱动

确保宿主机已安装正确的 NVIDIA 驱动：

nvidia-smi  # 验证驱动是否正确安装

2. 安装 NVIDIA Container Toolkit

# 添加仓库
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

# 安装工具包
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

3. 使用 CUDA 容器

运行带有 CUDA 支持的容器：

docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

可用 CUDA 镜像

NVIDIA 提供了多种预构建的 CUDA 镜像： - nvidia/cuda:11.0-base (最小基础镜像) - nvidia/cuda:11.0-runtime (包含运行时) - nvidia/cuda:11.0-devel (包含开发工具)

验证 CUDA 是否正常工作

docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvcc --version

注意事项

1. 确保 Docker 版本较新 (19.03+)
2. CUDA 版本应与宿主机驱动兼容
3. 在 Kubernetes 中使用需要额外配置
4. Windows 系统上的支持有限

通过以上步骤，您可以在 Docker 容器中成功使用 CUDA 进行 GPU 加速计算。