如何在 Docker 内看不到 GPU
简介
在使用 Docker 进行开发时，有时候需要在容器内访问宿主机上的 GPU。但是默认情况下，容器内是无法直接访问宿主机的 GPU 资源的。本文将介绍如何通过一系列步骤来实现在 Docker 内看不到 GPU。
步骤
下面是实现该目标的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装 Docker |
| 2 | 安装 NVIDIA Container Toolkit |
| 3 | 创建 Dockerfile |
| 4 | 构建 Docker 镜像 |
| 5 | 运行容器 |
安装 Docker
首先，我们需要确保 Docker 已正确安装在宿主机上。可以按照官方文档的指示进行安装。
安装 NVIDIA Container Toolkit
NVIDIA Container Toolkit 是一组用于容器环境中使用 NVIDIA GPU 的软件。我们可以通过以下步骤来安装它：
- 使用以下命令下载安装脚本：
$ curl | sh
- 安装 NVIDIA Container Toolkit：
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && \
curl -s -L | sudo apt-key add - && \
curl -s -L | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list && \
sudo apt-get update && \
sudo apt-get install -y nvidia-docker2 && \
sudo systemctl restart docker
创建 Dockerfile
在项目目录下创建一个名为 Dockerfile 的文件，并添加以下内容：
FROM nvidia/cuda:10.1-base
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
cuda-libraries-10-1 \
cuda-nvtx-10-1 \
libcublas10=10.2.1.243-1 \
libnccl2=2.7.8-1+cuda10.1 \
&& apt-get clean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 设置环境变量
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility
# 运行测试命令
CMD nvidia-smi
在上述 Dockerfile 中，我们使用 nvidia/cuda:10.1-base 作为基础镜像，然后安装了必要的 CUDA 库和驱动，设置了环境变量，并在最后运行了 nvidia-smi 命令来验证是否可以访问 GPU。
构建 Docker 镜像
在项目目录下打开终端，执行以下命令来构建 Docker 镜像：
$ docker build -t gpu-docker .
这将会根据 Dockerfile 中的配置信息构建一个名为 "gpu-docker" 的镜像。
运行容器
最后，我们可以通过运行容器来验证 GPU 是否可以访问。执行以下命令：
$ docker run --gpus all gpu-docker
如果一切正常，你将会看到容器内显示的 GPU 信息。
结论
通过以上步骤，我们成功地实现了在 Docker 内看不到 GPU 的目标。这对于开发需要 GPU 加速的应用程序非常有用，例如深度学习模型训练等。希望本文能帮助到刚入行的小白理解并实现这一功能。
