标签：not found UNC 软件 png man 控制 load driver shoufu
参考资料：
https://blog.csdn.net/qq_33547243/article/details/107433616
https://www.cnblogs.com/shoufu/p/12904832.html
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/533
首先介绍几个事实：
1. 最初的docker是不支持gpu的
2. 为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docker。该软件是对docker的包装，使得容器能够看到并使用宿主机的nvidia显卡。
3. 根据网上的资料，从docker 19版本之后，nvidia-docker成为了过去式。不需要单独去下nvidia-docker这个独立的docker应用程序，也就是说gpu docker所需要的Runtime被集成进docker中，使用的时候用--gpus参数来控制。
（P.S.：因为本实验室服务器的docker默认是支持nvidia的runtime的，所以我在这里没有过多纠结，读者假如从零开始安装docker软件的话可能要细心地保证docker是支持gpu的docker）
然后我做了几个有代表性的实验：
1. docker run 的时候不加 --gpus参数，典型代码：
docker run -it --name test --rm ubuntu:latest
此时在容器内运行nvidia-smi会提示Command not found
2. docker run 的时候加上 --gpus参数，典型代码：
docker run -it --rm --name test --gpus all ubuntu:latest
此时在容器内运行nvidia-smi会有如下输出：
从这两个实验我们可以得出结论，docker在启动容器的时候添加的--gpus参数确实是给容器添加了新东西的。比如/usr/bin/nvidia-smi这个可执行程序，如果你不添加--gpus参数是不会给你放到容器中的！此外可以推测，不加--gpus参数，宿主的gpu将对于容器不可见。
还有一个需要注意的点是nvidia-smi的输出！CUDA Version: N/A
首先，我的宿主机的CUDA是明确的11.0版本，宿主机的nvidia driver是明确的450.57版本（这一点宿主和容器一致）。那么为什么这里显示 N/A 呢？
抱着nvidia-smi能用driver一定没问题的想法，我三下五除二地在docker中安装了pytorch。可是运行测试代码的时候傻眼了，测试代码：
import torch torch.cuda.is_available()
输出报错结果如下：
UserWarning: CUDA initialization: Found no NVIDIA driver on your system. Please check that you have an NVIDIA GPU and installed a driver from http://www.nvidia.com/Download/index.aspx (Triggered internally at /pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:100.)
return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0
为什么Pytorch找不到NVIDIA driver？？ 我的driver哪里有问题？？ nvidia-smi不是运行的好好的？？
尝试过在docker内重装多版本的cuda无果，尝试在docker内重装nvidia驱动反而导致nvidia-smi都无法运行。直到我在参考资料3中找到了解决方案，原来是环境变量的问题。
最后，拉一个GPU docker的正确姿势：
docker run -itd --gpus all --name 容器名 -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all 镜像名
多出来的东西其实就是这个家伙：NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
也就是说，如果你不改这个环境变量，宿主机的nvidia driver在容器内是仅作为utility存在的，如果加上compute，宿主机的英伟达driver将对容器提供计算支持（所谓的计算支持也就是cuda支持）。
docker exec进入容器，再次运行nvidia-smi
和宿主机的输出就完全相同了。
再次尝试pytorch的测试代码，输出为True。
至此，你就获得了一个具有nvidia driver和cuda支持的docker。（需要注意的是，我的pytorch是直接用conda安装的，它的依赖cudatoolkits仅对conda可见，如果你需要cuda做更多事，可能还需要进一步的尝试。但是我猜想既然nvidia-smi的输出是好的，那么大概率没问题）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/14444247.html
