我们刚刚发布了一个实验性的GitHub存储库，它可以简化在Docker容器中使用NVIDIA gpu的过程。

好吧，我终于设法做到没有使用——特权模式。

我在ubuntu服务器14.04上运行，我使用的是最新的cuda (6.0.37 linux 13.04 64位)。

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准备

在主机上安装nvidia驱动程序和cuda。(这可能有点棘手，所以我建议你遵循这个指南https://askubuntu.com/questions/451672/installing-and-testing-cuda-in-ubuntu-14-04)

注意:保留用于主机cuda安装的文件是非常重要的

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使用lxc让Docker Daemon运行

我们需要使用lxc驱动程序运行docker守护进程，以便能够修改配置并赋予容器对设备的访问权。

一次性利用:

sudo service docker stop
sudo docker -d -e lxc

永久的配置 修改位于/etc/default/docker的docker配置文件 通过添加'-e lxc'更改DOCKER_OPTS行 这是我修改后的线条

DOCKER_OPTS="--dns 8.8.8.8 --dns 8.8.4.4 -e lxc"

然后使用重新启动守护进程

sudo service docker restart

如何检查守护进程是否有效使用lxc驱动程序?

docker info

执行驱动行应该是这样的:

Execution Driver: lxc-1.0.5

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使用NVIDIA和CUDA驱动程序构建图像。

下面是一个基本的Dockerfile来构建一个CUDA兼容的映像。

FROM ubuntu:14.04
MAINTAINER Regan <http://stackoverflow.com/questions/25185405/using-gpu-from-a-docker-container>

RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential
RUN apt-get --purge remove -y nvidia*

ADD ./Downloads/nvidia_installers /tmp/nvidia                             > Get the install files you used to install CUDA and the NVIDIA drivers on your host
RUN /tmp/nvidia/NVIDIA-Linux-x86_64-331.62.run -s -N --no-kernel-module   > Install the driver.
RUN rm -rf /tmp/selfgz7                                                   > For some reason the driver installer left temp files when used during a docker build (i don't have any explanation why) and the CUDA installer will fail if there still there so we delete them.
RUN /tmp/nvidia/cuda-linux64-rel-6.0.37-18176142.run -noprompt            > CUDA driver installer.
RUN /tmp/nvidia/cuda-samples-linux-6.0.37-18176142.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-6.0   > CUDA samples comment if you don't want them.
RUN export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64         > Add CUDA library into your PATH
RUN touch /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf                                     > Update the ld.so.conf.d directory
RUN rm -rf /temp/*  > Delete installer files.

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运行映像。

首先，您需要确定与您的设备相关联的主号码。 最简单的方法是执行以下命令:

ls -la /dev | grep nvidia

如果结果为空白，则在主机上启动其中一个示例即可。 结果应该是这样的 如您所见，在组和日期之间有一组2个数字。 这两个号码被称为主号码和副号码(按此顺序书写)，并设计一个设备。 为了方便起见，我们只使用主号。

为什么要激活lxc驱动? 使用lxc conf选项允许我们的容器访问这些设备。 选项是:(我建议使用*作为次要编号，因为它减少了运行命令的长度)

——lxcc -conf=' lxcc .cgroup.devices.allow = c[主要号码]:[次要号码或*]rwm'

所以如果我想启动一个容器(假设你的图像名称是cuda)。

docker run -ti --lxc-conf='lxc.cgroup.devices.allow = c 195:* rwm' --lxc-conf='lxc.cgroup.devices.allow = c 243:* rwm' cuda

Regan的回答很好，但有点过时了，因为正确的方法是避免使用lxc执行上下文，因为Docker从Docker 0.9开始就放弃了lxc作为默认执行上下文。

相反，最好通过——device标志告诉docker nvidia设备，并且只使用本机执行上下文而不是lxc。

环境

这些指令在以下环境中进行了测试:

Ubuntu 14.04 CUDA 6.5 AWS GPU实例。

在主机上安装nvidia驱动程序和cuda

请参阅运行Ubuntu 14.04的AWS GPU实例上的CUDA 6.5来获得您的主机设置。

安装码头工人

$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 36A1D7869245C8950F966E92D8576A8BA88D21E9
$ sudo sh -c "echo deb https://get.docker.com/ubuntu docker main > /etc/apt/sources.list.d/docker.list"
$ sudo apt-get update && sudo apt-get install lxc-docker

找到你的nvidia设备

ls -la /dev | grep nvidia

crw-rw-rw-  1 root root    195,   0 Oct 25 19:37 nvidia0 
crw-rw-rw-  1 root root    195, 255 Oct 25 19:37 nvidiactl
crw-rw-rw-  1 root root    251,   0 Oct 25 19:37 nvidia-uvm

运行预安装nvidia驱动的Docker容器

我已经创建了一个预安装cuda驱动程序的docker映像。如果您想知道这个映像是如何构建的，dockerfile可以在dockerhub上找到。

您需要自定义此命令以匹配您的nvidia设备。以下是对我有效的方法:

 $ sudo docker run -ti --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm tleyden5iwx/ubuntu-cuda /bin/bash

检查CUDA是否正确安装

这应该在刚刚启动的docker容器中运行。

安装CUDA样本:

$ cd /opt/nvidia_installers
$ ./cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-6.5/

构建deviceQuery示例:

$ cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
$ make
$ ./deviceQuery   

如果一切正常，您应该看到以下输出:

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs =    1, Device0 = GRID K520
Result = PASS

我们刚刚发布了一个实验性的GitHub存储库，它可以简化在Docker容器中使用NVIDIA gpu的过程。

如果可以使用docker，我不建议在主机上安装CUDA/cuDNN。至少从CUDA 8开始，就可以“站在巨人的肩膀上”，并在Docker Hub回购中使用nvidia/ CUDA的基础映像。如果不确定选择哪个版本，就选择最新最大的版本(如果进行深度学习，则使用cuDNN)。

一个启动CUDA容器:

mkdir ~/cuda11
cd ~/cuda11

echo "FROM nvidia/cuda:11.0-cudnn8-devel-ubuntu18.04" > Dockerfile
echo "CMD [\"/bin/bash\"]" >> Dockerfile

docker build --tag mirekphd/cuda11 .

docker run --rm -it --gpus 1 mirekphd/cuda11 nvidia-smi

样例输出:

(如果容器中没有找到NVIDIA -smi，不要尝试在那里安装它-它已经安装在带有NVIDIA GPU驱动程序的主机上，如果docker可以访问GPU，它应该从主机到容器系统可用):

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 450.57       Driver Version: 450.57       CUDA Version: 11.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
|  0%   50C    P8    17W / 280W |    409MiB / 11177MiB |      7%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

先决条件

首先在主机上安装适当的支持最新CUDA版本的NVIDIA驱动程序(从NVIDIA driver Downloads下载，然后mv driver-file.run driver-file.sh && chmod +x driver-file.sh && ./driver-file.sh)。自CUDA 10.1以来，这些都是向前兼容的。 通过安装sudo apt get update && sudo apt get install nvidia-container-toolkit在docker中启用GPU访问(然后使用sudo systemctl restart docker重新启动docker守护进程)。

在ubuntu 16.04上为cuda-8.0更新

安装docker https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-and-use-docker-on-ubuntu-16-04 构建以下映像，其中包括nvidia驱动程序和cuda工具包

Dockerfile

FROM ubuntu:16.04
MAINTAINER Jonathan Kosgei <jonathan@saharacluster.com>

# A docker container with the Nvidia kernel module and CUDA drivers installed

ENV CUDA_RUN https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda_8.0.44_linux-run

RUN apt-get update && apt-get install -q -y \
  wget \
  module-init-tools \
  build-essential 

RUN cd /opt && \
  wget $CUDA_RUN && \
  chmod +x cuda_8.0.44_linux-run && \
  mkdir nvidia_installers && \
  ./cuda_8.0.44_linux-run -extract=`pwd`/nvidia_installers && \
  cd nvidia_installers && \
  ./NVIDIA-Linux-x86_64-367.48.run -s -N --no-kernel-module

RUN cd /opt/nvidia_installers && \
  ./cuda-linux64-rel-8.0.44-21122537.run -noprompt

# Ensure the CUDA libs and binaries are in the correct environment variables
ENV LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
ENV PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin

RUN cd /opt/nvidia_installers &&\
    ./cuda-samples-linux-8.0.44-21122537.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-8.0 &&\
    cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery &&\ 
    make

WORKDIR /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

运行容器

sudo docker命令-ti——device /dev/ nvidaa0:/dev/ nvidaa0——device /dev/ nvidaactl:/dev/ nvidaactl——device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm <built-image> ./deviceQuery . uvm:/dev/nvidia-uvm

你应该看到类似的输出:

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GRID K520 结果=通过