docker cuda

学习教程更新于 2026-10-02编辑本文

LINUX

根据您提供的信息，您正在尝试将 NVIDIA Docker 存储库添加到您的系统。然而，您似乎在 Docker 容器中执行这些操作，这不是正确的做法。您应该在宿主机（物理主机）上执行这些命令。

请退出 Docker 容器，回到宿主机，并按照以下步骤操作：

添加 NVIDIA Docker 存储库。在宿主机上执行以下命令：

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

更新软件包列表并安装nvidia-docker2：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2

重启 Docker 服务：

sudo systemctl restart docker

现在，您应该已经在宿主机上成功安装了 NVIDIA Container Toolkit。要在 Docker 容器中使用 NVIDIA GPU，请确保使用--gpus参数，如下所示：

docker run -it --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base bash

这将使您能够在 Docker 容器中使用 NVIDIA GPU。

WINDOWS

docker run -itd --gpus all --name 容器名 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all 镜像名

docker run -itd --gpus all --name pvnet -v "F:\:/root/dockershare" -p 8886:80 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all ubuntu20.04:latest

如果你不改这个环境变量，宿主机的nvidia driver在容器内是仅作为utility存在的，如果加上compute，宿主机的英伟达driver将对容器提供计算支持（所谓的计算支持也就是cuda支持）。