docker cuda
时间: 2025-01-18 16:01:31 浏览: 40
### 配置Docker以支持CUDA
为了使Docker容器能够利用CUDA,在主机上安装NVIDIA驱动程序和Docker之后,还需要完成一些额外设置。
#### 修改`daemon.json`
编辑 Docker 的 `daemon.json` 文件(通常位于 `/etc/docker/daemon.json`),确保文件包含如下JSON对象:
```json
{
"default-runtime": "nvidia",
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
}
}
```
这一步骤指定了默认运行时为 NVIDIA 运行时,并定义了该运行时的具体路径及其参数[^1]。
#### 安装必要的软件包
除了上述配置外,还需确保已安装 `nvidia-docker2` 软件包以及相应的 CUDA 版本。可以通过以下命令来实现这一目标:
```bash
sudo apt-get update && \
sudo apt-get install -y nvidia-driver-<version> nvidia-docker2
```
这里的 `<version>` 应替换为所需的特定版本号。
#### 重启Docker服务
修改完成后,通过执行下面的指令重启 Docker 服务以便应用更改:
```bash
sudo systemctl restart docker
```
此操作会使得新的配置生效并允许后续创建的新容器使用 GPU 加速功能。
#### 启动带有GPU访问权限的容器
最后,当准备启动一个新的基于镜像构建而来的容器实例时,可以采用如下方式指定其具备对物理机上的图形处理单元 (GPU) 访问的能力:
```bash
docker run --gpus all <image_name>
```
这条命令中的 `--gpus all` 参数表示授予新启动的容器完全控制所有可用 GPUs 的权利;当然也可以仅分配部分设备给它。
阅读全文
相关推荐















