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背景预先准备Nvidia-container-toolkit架构架构依赖关系
离线安装安装顺序软件下载安装
测试
背景
需求：实验室内通过Docker搭建隔离环境保证各用户数据安全和服务器环境安全，防止软件环境混杂造成莫名其妙的bug，容器内需要能够调用显卡资源。
预先准备
本文的内容基于以下软件版本： Docker：Docker version 20.10.17, build 100c701 CUDA：NVIDIA-SMI 510.68.02 Driver Version: 510.68.02 CUDA Version: 11.6 系统：Ubuntu 20.04.4 LTS
Nvidia-container-toolkit架构
Nvidia官网架构概述，可以用Chrome自带网页翻译仔细阅读，本文仅简单介绍。
架构
The NVIDIA container stack is architected so that it can be targeted to support any container runtime in the ecosystem.
The components of the stack include:
The nvidia-docker wrapper
The NVIDIA Container Runtime (nvidia-container-runtime)
The NVIDIA Container Runtime Hook (nvidia-container-toolkit / nvidia-container-runtime-hook)
The NVIDIA Container Library and CLI (libnvidia-container1, nvidia-container-cli)
...
Note that as of version 3.6.0, the nvidia-container-runtime package is a meta package that
only depends on the nvidia-container-toolkit package and does not provide any functionality of itself.
NVIDIA container主要组件包括nvidia-container-runtime, nvidia-container-toolkit, libnvidia-container和CUDA驱动； 在3.6.0版本后，runtime包成为一个只依赖于toolkit包（指container-toolkit而不是nvidia CUDA toolkit）的包，在官网中也指出，对于一般的应用而言，nvidia-container-toolkit能够满足绝大多数需求。 架构结构如图所示。
依赖关系
本文使用的Docker版本较高，已经不需要再独立安装nvidia-docker，只需要配置好上述环境即可。 本文需要配置的软件包为：
nvidia-container-toolkit
libnvidia-container-tools
libnvidia-container1
不需要安装nvidia-container-runtime！ 依赖如下，摘自官网。
├─ nvidia-container-toolkit (version)
│ └─ libnvidia-container-tools (>= version)
│
├─ libnvidia-container-tools (version)
│ └─ libnvidia-container1 (>= version)
└─ libnvidia-container1 (version)
离线安装
安装顺序
按照上文依赖关系，安装顺序为
libnvidia-container1 -> libnvidia-container-tools -> nvidia-container-toolkit
软件下载
本文与网上大部分方法不同，基于离线方式安装。 官网提供GitHub链接： 旧版的nvidia-container-toolkit（不需要，如有需要安装旧版本可以看该链接） https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime/tree/gh-pages/`
libnvidia-container1，本文环境下只安装这个即可 https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/tree/gh-pages/
根据镜像的系统版本查找： Ubuntu 20.04 点进去是一个符号链接，链接到仓库的stable/ubuntu20.04，再点stable/ubuntu20.04又是一个链接到stable/ubuntu18.04的符号链接，根据架构选择amd64(x86_64同)。
分别下载：
libnvidia-container1_1.9.0-1_amd64.deb # Add packages for NVIDIA Container Toolkit v1.9.0 release
libnvidia-container-tools_1.9.0-1_amd64.deb # Add packages for NVIDIA Container Toolkit v1.9.0 release
nvidia-container-toolkit_1.9.0-1_amd64.deb # Add packages for NVIDIA Container Toolkit v1.9.0 release
下载完后上传到服务器。
安装
cd到目录下，使用dpkg安装： $ sudo dpkg -i ./libnvidia-container1_1.9.0-1_amd64.deb $ sudo dpkg -i ./libnvidia-container-tools_1.9.0-1_amd64.deb $ sudo dpkg -i ./nvidia-container-toolkit_1.9.0-1_amd64.deb 可能存在报错： /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.6/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8 is not a symbolic link等几条信息。 解决方式： 创建符号链接使xxx.so.8指向xxx.so，注意需要写绝对路径 $ ln -sf /usr/local/cuda-11.6/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so /usr/local/cuda-11.6/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8，前一个参数指实际存储的目标文件，后一个参数是so.8文件。
测试
运行容器： $ docker run -it -v /home/your_user_name/docker_workdir/:/home/in_docker_user/ --gpus all -p 21203:22 docker_repo/ubuntu:lab_base_env 其中-p 21203:22指定了宿主机21203端口映射到容器的22端口，可以通过ssh in_docker_user@xxx.xxx.xxx.xxx -p 21203实现外部远程访问容器。 运行nvidia-smi，正常显示显卡信息
Tue Oct 25 11:34:21 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.68.02 Driver Version: 510.68.02 CUDA Version: 11.6 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:73:00.0 Off | N/A |
| 32% 42C P0 104W / 350W | 0MiB / 24576MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 NVIDIA GeForce ... Off | 00000000:D5:00.0 Off | N/A |
| 34% 60C P0 120W / 350W | 0MiB / 24576MiB | 3% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
参考链接
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