手动挂载Nvidia显卡到docker容器中

在docker使用显卡往往需要nvidia的nvidia-container驱动，本文将叫你如何使用原生docker挂载显卡。
虽然在最新版的docker中已经内置了nvidia驱动，但是对于podman等其他容器管理来说，这套方法依旧是有意义的。

sudo docker run -it --rm \
--device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm:rwm \
--device /dev/nvidia-uvm-tools:/dev/nvidia-uvm-tools:rwm \
--device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0:rwm \
--device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl:rwm \
-v /usr/bin/nvidia-smi:/usr/bin/nvidia-smi:ro \
-v /usr/lib/x86_64-linux-gnu:/usr/lib/x86_64-linux-gnu:ro \
ubuntu nvidia-smi

设备

需要映射到容器中的控制设备包括

• /dev/nvidia-uvm
• /dev/nvidia-uvm-tools
• /dev/nvidiactl

需要映射到容器中的显卡

• /dev/nvidia0
• /dev/nvidia1

可以根据需要自行增减数量，显卡编号从0开始，自动增加，nvidia0/nvidia1/nvidia2等等

驱动

需要将nvidia驱动映射入容器

• /usr/bin/nvidia-smi
• /usr/lib/x86_64-linux-gnu

效果

对于我们一开始的命令，其输出是

Sun Mar 29 06:58:45 2020
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.33.01    Driver Version: 440.33.01    CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 208...  Off  | 00000000:AF:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   25C    P8    15W / 260W |      0MiB / 11019MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+