在WSL 2的Linux发行版中安装NVIDIA Container Toolkit

<think>我们参考了用户提供的引用内容，特别是引用[2]中提到的NVIDIA官方建议：在WSL 2下安装CUDA时，应该使用Linux包管理器安装，而不是直接安装CUDA Toolkit（因为CUDA Toolkit附带了Linux GPU驱动程序，而WSL 2使用的是Windows主机的NVIDIA驱动）。因此，安装NVIDIA Container Toolkit也需要遵循特定的步骤。 根据NVIDIA官方文档，在WSL 2的Linux发行版中安装NVIDIA Container Toolkit的步骤如下： ### 步骤1: 确保系统满足要求 - 已安装WSL 2，并有一个Linux发行版（如Ubuntu）。 - Windows主机已安装支持WSL 2的NVIDIA显卡驱动（版本465或更高）。 - 在Linux发行版中，确保已安装`curl`和`apt-transport-https`等工具。 ### 步骤2: 设置包仓库和GPG密钥 1. 添加NVIDIA Container Toolkit的仓库： ```bash curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list ``` 2. 更新软件包列表： ```bash sudo apt-get update ``` ### 步骤3: 安装NVIDIA Container Toolkit ```bash sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` ### 步骤4: 配置Docker使用NVIDIA运行时 1. 配置Docker守护进程以使用NVIDIA运行时： ```bash sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker ``` 此命令会修改`/etc/docker/daemon.json`文件，添加NVIDIA运行时。 2. 重启Docker服务： ```bash sudo service docker restart ``` ### 步骤5: 验证安装 运行一个测试容器，检查GPU是否可用： ```bash docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.4.0-base nvidia-smi ``` 如果安装成功，你应该会看到与主机上运行`nvidia-smi`类似的输出。 ### 注意事项 - 如果之前安装过`nvidia-docker2`，请先卸载以避免冲突。 - 确保WSL 2的Linux发行版中已经安装了Docker引擎（如果使用Docker Desktop，则通常已经通过WSL集成，无需在Linux内单独安装Docker引擎）。 ### 常见问题 1. **权限问题**：如果遇到权限错误，确保当前用户属于`docker`用户组。 2. **无法找到nvidia-smi**：确保Windows主机驱动已正确安装，并且在Windows中运行`nvidia-smi.exe`可以正常输出。 通过以上步骤，你应该能够在WSL 2的Linux发行版中成功安装NVIDIA Container Toolkit，并运行使用GPU的Docker容器。 §§相关问题§§ 1. 如何在 WSL 2 中配置 Docker 以使用 NVIDIA 容器运行时? 2. 如何验证 NVIDIA Container Toolkit 在 WSL 2 中的安装是否成功? 3. 在 WSL 2 中运行 GPU 容器时遇到权限错误如何解决? 4. 如何更新 WSL 2 中的 NVIDIA Container Toolkit? 5. 为什么在 WSL 2 中运行 `nvidia-smi` 命令没有显示 GPU 信息?</think>在 WSL 2 的 Linux 发行版中安装 NVIDIA Container Toolkit 的完整步骤如下： ### 前提条件 1. Windows 10/11 已启用 WSL 2（参考[安装教程][^1]） 2. Linux 发行版（如 Ubuntu 20.04+）已在 WSL 2 中运行 3. Windows 主机已安装支持 WSL 2 的 NVIDIA 驱动（版本 ≥ 465.00） ### 安装步骤 #### 1. 更新系统包 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` #### 2. 安装依赖项 ```bash sudo apt-get install -y \ ca-certificates \ curl \ gnupg \ lsb-release ``` #### 3. 添加 NVIDIA 容器工具包仓库 ```bash # 添加 NVIDIA GPG 密钥 curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg # 添加仓库源 curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \ sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list ``` #### 4. 安装 NVIDIA Container Toolkit ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` #### 5. 配置 Docker 使用 NVIDIA 运行时 ```bash sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker sudo systemctl restart docker # 如果使用 systemd ``` #### 6. 验证安装 ```bash # 运行测试容器 docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.4.0-base nvidia-smi ``` 成功输出应显示 GPU 信息： ``` +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.104.05 Driver Version: 535.104.05 CUDA Version: 12.2 | |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ ``` ### 配置说明 1. **WSL 2 特定设置**： 在 WSL 2 中，NVIDIA 驱动由 Windows 主机提供，Linux 端只需容器工具包[^2] 2. **运行时选择**： 使用 `--runtime=nvidia` 参数调用 GPU 容器，或设置默认运行时： ```json // /etc/docker/daemon.json { "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } } ``` ### 故障排除 - **GPU 未识别**： 在 Windows 终端运行 `nvidia-smi.exe` 验证主机驱动 - **权限问题**： 将用户加入 docker 组： ```bash sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker # 应用组变更 ``` - **CUDA 版本兼容**： 使用匹配的 CUDA 基础镜像（如 `nvidia/cuda:11.4.0-base`） > 提示：WSL 2 中不需要单独安装 CUDA Toolkit，容器会自动使用主机驱动[^2]