全面部署nvidia-container-toolkit以支持GPU容器化

资源摘要信息:"纯离线安装nvidia-container-toolkit（deb）完整部署包（v1.12.0）" 在当今快速发展的信息技术行业中，利用GPU（图形处理单元）的强大计算能力进行深度学习、科学计算等场景变得越来越普遍。随着容器技术的兴起，Docker已成为实现这些场景的重要工具之一。然而，要在Docker容器中充分利用GPU资源，除了安装显卡驱动和CUDA之外，还需要安装nvidia-container-toolkit这一关键组件。nvidia-container-toolkit允许GPU直通到容器内，使得容器化的应用程序能够访问GPU硬件加速功能。 本资源提供了nvidia-container-toolkit（deb）完整部署包，版本号为v1.12.0，该版本针对Linux系统，尤其是Ubuntu环境，提供了对GPU资源访问的完整支持。资源包含四个deb格式的安装包文件，这些文件是： 1. nvidia-container-toolkit-base_1.12.0-1_amd64.deb 2. libnvidia-container1_1.12.0-1_amd64.deb 3. libnvidia-container-tools_1.12.0-1_amd64.deb 4. nvidia-container-toolkit_1.12.0-1_amd64.deb 安装这些deb包的顺序非常重要，必须先安装基础包，然后安装libnvidia-container1，接着是libnvidia-container-tools，最后安装nvidia-container-toolkit。 在实际应用场景中，本资源已经通过测试，确保在ESXI 7.0.3虚拟化平台搭配Ubuntu 22.04操作系统，并且搭载NVIDIA RTX 3090显卡、GPU驱动版本545.29.06、CUDA 12.1、Docker 26.1.4及Docker Compose 2.27.1时能够成功实现GPU直通。在这些配置下，使用GPU模式启动m3e-large-api容器，已验证有效。 安装方法相对直接，需要将deb文件复制到系统中的合适位置，并按照上述顺序使用`sudo dpkg -i 文件名称.deb`命令逐个安装这些deb包。由于是离线安装，所以用户需要确保系统中已安装有dpkg工具。 在标签方面，本资源主要关联了两个标签“docker”和“gpu”。这表明其用途和应用场景是与Docker容器和GPU硬件加速紧密相关的。 使用本资源的用户应熟悉Linux操作系统环境，了解如何在命令行中执行安装命令，并且具备基本的故障排查能力。同时，熟悉Docker和GPU加速的基本概念和应用场景将有助于用户更好地理解并应用本资源所提供的组件。 综上所述，本资源为希望在Linux环境中实现GPU直通到Docker容器的开发者和管理员提供了一套完整的离线安装方案。通过本资源的部署，开发者可以更高效地利用GPU资源进行深度学习、科学计算等高计算负载任务，提高生产力和计算效率。