docker 下载Cuda

要在 Docker 中下载 CUDA，可以按照以下步骤操作：

1. 在 Dockerfile 中安装 CUDA 镜像，例如：FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04
2. 在 Dockerfile 中安装 CUDA 相关的依赖库和工具，例如：apt-get install -y cuda-libraries-dev-10-0 cuda-command-line-tools-10-0 cuda-cublas-dev-10-0
3. 重新构建 Docker 镜像并启动容器

相关问题

docker 安装cuda

要在Docker中安装CUDA，你可以使用NVIDIA提供的CUDA镜像。你可以从官方Docker Hub或NVIDIA GPU云容器目录中获取这些镜像。对于手动安装CUDA，首先需要安装显卡驱动。然后，你可以选择拉取合适版本的CUDA镜像并运行容器。

以下是一个手动安装CUDA的示例步骤：
1. 安装显卡驱动，这是必需的。
2. 拉取适用于你的需求的CUDA镜像。你可以使用`docker pull nvidia/cuda:<version>`命令来拉取特定版本的CUDA镜像。例如，`docker pull nvidia/cuda:11.7.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04`表示拉取CUDA 11.7.1版本的镜像。
3. 运行容器。使用`docker run -itd --name cuda -v ~/Workspace/Docker/:/service --gpus 'device=1' nvidia/cuda:<version> bash`命令来运行容器。这个命令将容器命名为`cuda`，将本地路径`~/Workspace/Docker/`映射到容器中的`/service`目录，并选择使用第一个GPU设备。你可以根据需要修改这些参数。
4. 使用所需的CUDA功能在容器中进行开发或运行你的应用程序。

请注意，这只是一个示例步骤，你可以根据你的具体需求和环境进行调整。确保根据官方文档和资源进行操作，以获取最新和准确的安装指南和镜像版本。

https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda
推荐使用VSCode Docker插件来简化容器的使用。
https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda

docker安装cuda

要在Docker容器中安装CUDA，您需要执行以下步骤：

1. 首先，确保您的主机上已经安装了NVIDIA显卡驱动程序。您可以通过运行以下命令来验证驱动程序是否正确安装：

   $ nvidia-smi

如果能够正确显示NVIDIA显卡信息，则表示驱动程序已经安装成功。

2. 接下来，您需要安装Docker。您可以根据您的操作系统选择适当的Docker版本并按照官方文档进行安装：https://docs.docker.com/engine/install/

3. 安装完Docker后，您需要下载NVIDIA Container Toolkit。这是一个用于在Docker容器中运行CUDA应用程序的工具集。您可以按照官方文档中的说明进行安装：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker

4. 安装完成后，您可以使用以下命令来验证是否成功安装了NVIDIA Container Toolkit：

   $ docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

如果能够正确显示NVIDIA显卡信息，则表示NVIDIA Container Toolkit已经成功安装。

5. 现在，您可以使用带有CUDA支持的基础映像来构建自己的Docker容器。例如，您可以使用以下命令来构建一个基于CUDA 11.0的容器：

   $ docker build -t my_cuda_app --build-arg CUDA_VERSION=11.0 .

这将在当前目录中的Dockerfile中构建一个名为"my_cuda_app"的容器，其中包含CUDA 11.0。

6. 构建完成后，您可以使用以下命令来运行您的CUDA应用程序：

   $ docker run --gpus all my_cuda_app

这将在新的容器中运行您的CUDA应用程序，并且能够正确地访问和使用GPU。

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据您的实际需求进行相应的调整和配置。此外，确保您的显卡和CUDA版本与指定的Docker映像和驱动程序版本兼容。