当Docker容器内的CUDA版本与宿主机上的CUDA版本不一致时,可能会导致GPU加速的应用在容器内无法正常运行。以下是一些解决这个问题的步骤: 1. 确认Docker容器内CUDA版本 要确认Docker容器内的CUDA版本,可以在容器内部运行以下命令: bash nvidia-smi --query-gpu=cuda.driver_version,cuda.runtime_version --format=csv...
但是,CUDA的可用性依赖于宿主机中的CUDA Driver,因此最重要的是确保两者兼容。 Docker中的密码一致性策略 为了确保Docker容器中的CUDA Driver版本与宿主机一致,以下是推荐的流程: 检查宿主机的CUDA Driver版本选择对应版本的CUDA镜像拉取CUDA镜像构建Docker容器测试CUDA应用确认CUDA Driver版本一致 检查宿主机CUDA Driver版...
保持最新即可,CUDA驱动版本要求和CUDA版本匹配,而CUDA又要求cuDNN/TF是匹配的。不过CUDA驱动版本是向下兼容的,所以保持最新就没事 可以看到,nvidia-smi的版本和driver version驱动版本是一致的,cuda版本另算,不过两者之间有一定的对应关系,例如: CUDA 10.0 containers至少需要cuda驱动版本是410 CUDA 10.1 containers至少需...
版本匹配:尽量选择宿主机和Docker容器中相同或兼容的CUDA版本。这可以避免因版本不匹配导致的问题,如性能下降或运行时错误。 驱动安装:确保宿主机上安装了与CUDA版本兼容的NVIDIA显卡驱动。驱动程序的正确安装对于CUDA在宿主机上的正常运行至关重要。 容器镜像选择:在选择Docker容器镜像时,要注意镜像中预装的CUDA版本是否...
Docker内包含CUDA,但不包含 Nvidia GPU Driver 宿主机的Nvidia GPU Driver驱动 必须大于 CUDA Toolkit要求的 Nvida GPU Driver驱动版本 Docker的CUDA和主机的CUDA无关,但是Docker和宿主机的驱动有关,为了保证CUDA Toolkit的Nvidia GPU 驱动要求,宿主机 Nvidia GPU 驱动需要满足CUDA Toolkit的最低版本要求发布...
英伟达公司开发了nvidia-docker,该软件是对docker的包装,使得容器能够看到并使用宿主机的nvidia显卡. 本质上,他们找到了一种方法来避免在容器中安装CUDA/GPU驱动程序,并让它与主机内核模块匹配。 测试: #Install nvidia-docker and nvidia-docker-pluginwget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases...
首先,我的宿主机的CUDA是明确的11.0版本,宿主机的nvidia driver是明确的450.57版本(这一点宿主和容器一致)。那么为什么这里显示 N/A 呢? 抱着nvidia-smi能用driver一定没问题的想法,我三下五除二地在docker中安装了pytorch。可是运行测试代码的时候傻眼了,测试代码: ...
###问题 宿主驱动版本和docker image的驱动不一致 docker内运行cuda Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW 修改容器中的libcuda.so和宿主机一致 root@dofish-rd450x:/usr/lib/x86_64-linux-gnu# ls -lhtra libcuda*
宿主机环境要求1.nvidia-driver与cuda# 查看驱动 nvidia-smi +---+ | NVIDIA-SMI 410.78 Driver Version: 410.78 CUDA Version: 10.0…