安装NVIDIA Container Toolkit后,Docker将自动配置为使用NVIDIA GPU。你不需要进行额外的手动配置。 5. 验证Docker和NVIDIA GPU的集成是否工作正常 你可以通过运行一个带有NVIDIA GPU支持的Docker容器来验证配置。例如,运行一个带有NVIDIA驱动程序的Ubuntu容器,并检查NVIDIA驱动程序是否加载:bash sudo docker run --runtime...
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 sudo gpasswd -a$USERdocker newgrp docker 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute ...
要安装WSL2,请打开Windows功能并启用“Windows Subsystem for Linux”。然后,您可以从Microsoft Store中选择并安装您喜欢的Linux发行版。安装Nvidia-Docker首先,您需要安装Docker-CE。您可以通过执行以下命令来使用curl安装Docker-CE: curl https://get.docker.com | sh 然后,您需要设置稳定的存储库和GPG密钥。执行以下...
装NVIDIA Container Toolkit: curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \ | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \ | sed's#deb ...
一、wsl 下安装 docker 会提示安装 docekr 桌面版,所以直接安装 docker 桌面版本即可 二、安装 NVIDIA Container Toolkit NVIDIA Container Toolkit仓库 https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkitgithub.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit 安装文档 ...
3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 ->https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入wsl,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg ...
3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 -> https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入wsl,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallca-certificatescurlgnupg ...
https://developer.nvidia.com/cuda/wsl 4.1) 开始安装 Docker curlhttps://get.docker.com|sh\&&sudosystemctl --nowenabledocker 4.2) 开始安装 NVIDIA Container Toolkit distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)\&&curl-s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoapt-keyadd...
#0x02 测试是否安装成功 docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark 1 copy 如果出现类似以下信息,说明安装成功 Run "nbody -benchmark [-numbodies=<numBodies>]" to measure performance. -fullscreen (run n-body simulation in fullscreen mode) -fp64 (use...