docker中的cmake和Ubuntu中的cmake冲突吗

在Docker容器中使用CMake和在Ubuntu主机中使用CMake不会互相冲突。Docker容器是一个独立的环境，它可以拥有自己的软件包和依赖项。因此，在Docker容器中安装和使用CMake不会影响到Ubuntu主机上的CMake安装。

你可以在Docker容器中安装和使用CMake，而不会影响到主机环境。同样地，你也可以在Ubuntu主机上安装和使用CMake，而不会影响到Docker容器中的CMake。

需要注意的是，如果你在Docker容器中构建项目并依赖于CMake生成的构建系统，则需要确保在Docker容器中正确安装了所需的构建工具和依赖项。这些工具和依赖项可能与主机环境有所不同，因此需要在Docker容器中进行适当的设置和配置。

相关问题

docker里添加cmake环境变量

在Docker容器中设置CMake环境变量，通常需要在Dockerfile中完成，以便构建镜像时保证有正确的CMake安装。以下是一个示例：

# 使用官方的Ubuntu基础镜像
FROM ubuntu:latest

# 设置环境变量
ENV CMAKE_VERSION=3.20.5
ENV CMAKE_DIR=/usr/local/cmake-$CMAKE_VERSION

# 添加CMake到apt源
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget software-properties-common && \
    add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test && \
    apt-get update

# 下载并解压CMake
RUN wget -O cmake.tar.gz "https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v$CMAKE_VERSION/cmake-${CMAKE_VERSION}-Linux-x86_64.tar.gz" && \
    tar -xzf cmake.tar.gz -C /usr/local --strip-components=1 && \
    rm cmake.tar.gz

# 更新环境变量路径
RUN echo "export PATH=$CMAKE_DIR/bin:$PATH" >> /etc/bash.bashrc

# 验证安装
RUN cmake --version

当你构建完这个Dockerfile，就会得到一个包含CMake的镜像，其中CMake环境变量已经设置好。

ubuntu安装cuda12.5docker指令卡死

在Ubuntu系统上安装CUDA 12.5并配合Docker使用时，可能会遇到卡死的情况，这可能是由于多种原因导致的，比如依赖问题、资源限制或是Docker配置不当等。下面是一些可能的解决方案步骤：

1. **更新包列表**：

   sudo apt-get update

2. **安装必要的基础软件库**：

   sudo apt-get install build-essential software-properties-common

3. **添加CUDA PPA（个人软件包存档）**：

   sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

4. **安装支持工具**：

   sudo apt-get install curl git cmake libncurses5-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev

5. **下载CUDA源码**：

   cd /tmp
   wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/12.5/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-12.5-local-debPackages.pin
   sudo mv cuda-12.5-local-debPackages.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repo-ubuntu1804-pin

6. **安装CUDA**：

   sudo apt-get install -y cuda-12-5-cudnn7-devel-ubuntu2004

7. **安装Docker**：
如果还未安装，可以这样安装：

   sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

8. **遇到卡死时的排查**：
- 检查Docker资源是否充足（内存和磁盘空间），特别是运行深度学习任务时。
- 使用`docker ps`检查是否有异常进程占用过多资源。
- 确保Docker daemon运行正常，尝试重启：`sudo service docker restart`。

如果上述步骤无法解决问题，可能需要查看详细的错误日志，或者尝试在Dockerfile中指定显存限制和隔离技术，如"NVIDIA_VISIBLE_DEVICES"。