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解决容器突然丢失GPU连接问题的方法总结

问题描述

在特定条件下，容器可能会突然与它们最初连接的GPU分离，导致出现Failed to initialize NVML: Unknown Error错误。此问题主要发生在使用systemd管理cgroup的环境中。

 

问题根源

最新版本的runc要求符号链接存在于/dev/char下的任何设备节点中，但NVIDIA设备当前不提供这些符号链接。

 

受影响环境

• Docker环境使用containerd/runc并启用systemd cgroup驱动
• K8s环境使用containerd/runc并设置SystemdCgroup = true
• K8s环境使用cri-o/runc并启用cgroup_manager = "systemd"

 

问题验证方法

Docker环境测试验证

$ sudo docker exec -it 90452cca0281 bash
root@90452cca0281:/# nvidia-smi 
Thu Jun 12 05:58:56 2025       
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.230.02             Driver Version: 535.230.02   CUDA Version: 12.4     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A100-SXM4-40GB          Off | 00000000:2B:00.0 Off |                    0 |
| N/A   34C    P0              34W / 400W |    423MiB / 40960MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |             Disabled |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla V100-PCIE-32GB           Off | 00000000:84:00.0 Off |                    0 |
| N/A   34C    P0              36W / 250W |    310MiB / 32768MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------++---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
+---------------------------------------------------------------------------------------+
root@90452cca0281:/# exit
exit#执行systemctl daemon-reload 后出现Failed to initialize NVML: Unknown Error$ systemctl daemon-reload 
$ docker exec -it 90452cca0281 bash
root@90452cca0281:/# nvidia-smi 
Failed to initialize NVML: Unknown Error

 

解决方案

推荐解决方案

在containerd或cri-o中禁用systemd cgroup管理

​​
编辑/etc/docker/daemon.json 修改Docker配置（本人最终采用的方案）​​

{"exec-opts": ["native.cgroupdriver=cgroupfs"]
}

 
 

其他解决方案

 

​​使用nvidia-ctk工具创建符号链接​​

sudo nvidia-ctk system create-dev-char-symlinks --create-all

创建udev规则（个人测试未成功）​​

cat /lib/udev/rules.d/71-nvidia-dev-char.rules
ACTION=="add", DEVPATH=="/bus/pci/drivers/nvidia", RUN+="/usr/bin/nvidia-ctk system create-dev-char-symlinks --create-all"

• 参考官方文档：https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/issues/48
   
   

降级NVIDIA Container Toolkit到特定版本

• 参考文档：https://blog.csdn.net/weixin_43408232/article/details/143955501

 
 

个人经验分享

我尝试了官方文档中推荐的udev规则方法，但未能成功解决问题。最终通过修改Docker的cgroup驱动为cgroupfs的方式解决了问题。

配置方法：

编辑/etc/docker/daemon.json
添加或修改为：

{"exec-opts": ["native.cgroupdriver=cgroupfs"]
}

重启Docker服务后问题解决