在Windows11中的Docker Desktop创建的容器内使用GPU_怎么在wsl的docker容器里面使用gpu

在Windows11中的Docker Desktop创建的容器内使用GPU

PS：由于自己的智商掉线，此过程持续了近三天的时间，非常痛苦，记录一下，以明我不再犯错的决心之志/(ㄒoㄒ)/~~

系统与软件版本

• win11 版本：专业版22000.258
• WSL2
• Docker Desktop 版本：4.7.1 (77678)
• CUDA driver for WSL 版本：512.15
• 宿主机上的CUDA版本为11.0、对应cudnn版本为8.0.5（因为写代码使用的是tensorflow2.4.0）

配置过程

因为我已实现在win11下用docker创建运行我代码的某个镜像，现在考虑在该镜像实例中（容器）调用GPU，加速代码运行速度。
即我已完成：

• 启用WSL2
• 安装Docker Desktop

第一步：安装CUDA driver for WSL

注意哦，此步是在宿主机上安装：官网链接
PS：好像下载的就是最新的nvidia windows 驱动程序，其中已带有了对WSL的CUDA支持。（【小白谨慎）
tips：可以在宿主机的终端中，输入nvidia-smi查看当前驱动程序版本。

第二步：验证容器是否可访问GPU

• 方法1：打开宿主机的终端，执行命令：

docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark
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输出如下内容，即证明可访问

> Windowed mode
> Simulation data stored in video memory
> Single precision floating point simulation
> 1 Devices used for simulation
GPU Device 0: "Pascal" with compute capability 6.1

> Compute 6.1 CUDA device: [NVIDIA GeForce GTX 1060]
10240 bodies, total time for 10 iterations: 9.040 ms
= 115.995 billion interactions per second
= 2319.891 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction
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（PS：懒得执行了，直接copy我参考的大佬的博文里的）

• 方法2：在你喜爱的容器内，执行命令nvidia-smi
  同上理可看到如下输出，即证明可访问
  

第三步：在容器内安装CUDA和cudnn

注意!!!，此时仅仅是可以访问，对应要在一些深度学习框架中真正使用之，还需要在你喜爱的容器内，配置相应的CUDA和cudnn环境。
因为我宿主机和容器内用的都是tensorflow2.4.0，而且我容器内的系统版本是Ubuntu16.04，所以只要在官网中下载对应的cuda（版本为11.0）和cudnn（版本为8.0.5），并在容器安装即可。
CUDA11.0官网链接
cudnn官网链接

（1）按照官网给的安装过程安装CUDA

我使用的是run的安装方式，因为听说用deb格式安装的话，会在安装过程中替换掉已经安装好的nvidia显卡驱动。

下载好run文件后，执行命令sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run就进入安装过程，具体安装过程截图找不到了，首先是输入accept，然后再直接选install即可。
PS：安装过程中，并没有提醒是否移除已有的nvidia显卡驱动，也没有安装相应的驱动，而是在安装结束后多输出一些信息，如下：

上述信息是警告，提醒CUDA没有对应的驱动，可以执行命令安装之：

sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run --silent --driver
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不谙世事的我…一开始乖乖执行了，但现在觉得不执行也可以，因为在容器内执行命令nvidia-smi已经有输出驱动的版本，说明驱动已经安装好了，只是cuda安装程序检测不到cuda for wsl的驱动？
Anyway，接下来按常规操作，配置环境路径，输入命令sudo vim ~/.bashrc，在该文件末尾加入：

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
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保持退出，再执行命令source ~/.bashrc 刷新一下环境变量。
最后执行命令nvcc -V，输出cuda版本（如下）即证明cuda安装成功。

（2）安装cudnn

下载对应版本的cudnn的三个文件：

分别执行命令：

sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
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安装结束后，输入命令：

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ ~
cd ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/
make clean && make
./mnistCUDNN
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输出如下即证明cudnn安装成功。

中间的输出省略。。太长了

最后看到test passed！即可

补充

容器的一些相关操作

• 创建一个需要使用宿主机GPU的容器时，使用命令：

docker run -it --gpus all  --shm-size=8gb 镜像名
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• 容器需要挂载宿主机的文件夹时，即共享一些文件（也叫容器数据卷？），使用命令：

docker run -it --gpus all  -v宿主机文件夹地址:容器内对应地址 --shm-size=8gb 镜像名
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• 将配置好环境的容器生成新的镜像（commit命令），使用命令：

docker ps #查看当前运行的容器及其id
docker commit -a="作者名字" -m="描述信息" 容器id 新镜像名字:版本号
docker images #查看本机已有的镜像
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查看linux版本信息

• 查看linux内核版本

uname -a
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• 查看linux发行版本（release版本）

cat /etc/issue
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• 查看ubuntu版本

lsb_release -a
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显示如下
Distributor ID: Ubuntu                           //类别是ubuntu
Description:  Ubuntu 16.04.3 LTS          //16年3月发布的稳定版本，LTS是Long Term Support：长时间支持版本，支持周期长达三至五年
Release:    16.04                                    //发行日期或者是发行版本号
Codename:   xenial                               //ubuntu的代号名称

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参考博文

https://www.cnblogs.com/booturbo/p/13960935.html
https://blog.csdn.net/chenxizhan1995/article/details/117855448
https://www.cnblogs.com/coco9821/p/14859325.html