如何在 Docker 容器中使用 NVIDIA GPU

Docker 容器不会自动看到您系统的 GPU。这会导致依赖 GPU 的工作负载（例如机器学习框架）的性能降低。以下是将主机的 NVIDIA GPU 公开给容器的方法。

让 GPU 在 Docker 中工作

Docker 容器共享您主机的内核，但带有自己的操作系统和软件包。这意味着它们缺少用于与 GPU 交互的 NVIDIA 驱动程序。默认情况下，Docker 甚至不会向容器添加 GPU，因此普通人docker run根本看不到您的硬件。

概括地说，让 GPU 工作是一个两步过程：在映像中安装驱动程序，然后指示 Docker 在运行时将 GPU 设备添加到容器中。

本指南侧重于 CUDA 和 Docker 的现代版本。最新版本的 NVIDIA Container Toolkit 专为 CUDA 10 和 Docker Engine 19.03 及更高版本的组合而设计。CUDA、Docker 和 NVIDIA 驱动程序的旧版本可能需要额外的步骤。

添加 NVIDIA 驱动程序

在继续进行 Docker 配置之前，请确保您的主机上的 NVIDIA 驱动程序正常工作。您应该能够成功运行nvidia-smi并看到您的 GPU 名称、驱动程序版本和 CUDA 版本。