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安装 Docker 支持 NVIDIA 显卡的依赖

确保系统已安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA 工具包。使用以下命令检查驱动是否安装：

nvidia-smi

若未安装，需先安装 NVIDIA 驱动和 CUDA。以下以 Ubuntu 为例：

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-driver-510 nvidia-cuda-toolkit

安装 NVIDIA Container Toolkit

添加 NVIDIA Container Toolkit 的仓库并安装相关依赖：

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

更新软件包列表并安装 nvidia-container-toolkit：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

重启 Docker 服务以应用更改：

sudo systemctl restart docker

验证 NVIDIA 容器运行时

运行一个测试容器，验证 GPU 是否可用：

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

若输出与直接在主机运行 nvidia-smi 类似的结果，则配置成功。

配置 Docker 默认运行时

编辑 /etc/docker/daemon.json 文件，确保包含以下内容：

{"runtimes": {"nvidia": {"path": "nvidia-container-runtime","runtimeArgs": []}},"default-runtime": "nvidia"
}

重新加载 Docker 配置并重启服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

使用 GPU 运行容器

在运行容器时，通过 --gpus 参数指定 GPU 资源。例如：

docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu

若需限制 GPU 数量或指定设备，可调整参数：

docker run --gpus '"device=0,1"' -it pytorch/pytorch:latest

常见问题排查

若遇到权限问题，确保当前用户已加入 docker 用户组：

sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

若容器内无法识别 GPU，检查 nvidia-container-toolkit 是否安装正确，并确认 Docker 服务已重启。