虚拟机Ubuntu访问显卡
时间: 2025-05-12 20:26:59 浏览: 29
### 配置虚拟机中 Ubuntu 系统以访问宿主机的 GPU 资源
当前的技术环境下,在虚拟机中直接调用宿主机的 GPU 是一项复杂且受限的任务。尽管如此,仍有一些方法可以实现这一目标。
#### 方法一:通过 NVIDIA vGPU 技术
NVIDIA 提供了一种名为 vGPU 的技术,允许虚拟化环境下的操作系统直接利用物理 GPU 的计算能力。vGPU 可用于支持 CUDA 和其他 GPU 加速的应用程序。然而,此功能通常仅适用于企业级硬件和软件解决方案[^1]。
要启用 vGPU 支持:
- 宿主机需配备支持 vGPU 的 NVIDIA 显卡。
- 使用 VMware ESXi 或 Citrix XenServer 这样的虚拟化平台。
- 在虚拟机管理器中配置并分配 vGPU 给虚拟机实例。
#### 方法二:借助 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit
如果无法使用 vGPU,则可以通过在虚拟机内部部署 Docker 来间接实现 GPU 访问。具体步骤如下:
1. **安装 Docker**
在虚拟机内的 Ubuntu 上完成 Docker 的安装过程[^3]。
2. **安装 NVIDIA Container Toolkit**
此工具包能够使运行于容器中的应用程序识别宿主机的 GPU 设备。执行以下命令来安装必要的组件:
```bash
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
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
```
3. **重启 Docker 服务**
```bash
sudo systemctl restart docker
```
4. **验证 GPU 是否可用**
创建一个新的容器,并确认其是否能检测到 GPU:
```bash
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
```
如果成功显示 GPU 信息,则说明配置正确。
#### 方法三:双系统替代方案
由于大多数主流深度学习框架已全面兼容 Windows 平台,因此另一种可行的选择是放弃虚拟机而改用双系统模式。即在同一台计算机上分别安装 Linux 和 Windows 操作系统,并根据实际需求切换至适合开发的工作环境中。
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