nvidia-docker2 2关于能力的一般问题
因此，使用一个常规的对接器，我得出结论，两个不同的CUDA版本不兼容以下的运行概念:使用本地GPU与CUDA 11 --例如，在较低OS版本和较低CUDA版本的对接环境中使用，因为容器必须在其CUDA之后接近本地GPU，而且由于它们不兼容，这是不可能的。
这正是nvidia-docker2 2所要解决的问题吗？
假设我的操作系统是ubuntu 20+，CUDA 11+和我需要运行的代码必须与CUDA 8，这是只兼容UBUNTU 16，我有另一个代码兼容Ubuntu 18上的CUDA 10。
当我看到并纠正我的错误时，nvidia-docker2 2将使我能够在容器本身上运行nvidia-smi命令，因此容器模拟(“认为”) GPU是它本地的，因此我可以用ubuntu 16创建一个容器，用18创建另一个容器，我的gpu将很高兴地参与我想要的任何CUDA、cudatoolkit和cudnn版本(安装在容器上)？我想还写着那些组件只能放在容器里，所以我的电脑上有什么CUDA版本并不重要，我错了吗？
如果是这样的话，另一个问题将是，我是否能够使用docker和cuda容器工具包从容器中运行解释器，就像我在使用docker和PyCharm时所能做的那样，也就是说，它是否还支持在不同容器上运行不同CUDAs的功能？
或者，我是否错了，并希望乐观地说，不需要在硬盘上安装diffenet UBUNTU版本，就可以用相同的本地GPU来调试不同的docer环境？
或者最后一个建议是唯一可能的(在同一台计算机上很少有Ubuntus )？听起来是最自信和最简单的解决办法，但纠正我的错误。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-08-10 13:55:39
这正是nvidia-docker2 2所要解决的问题吗？
主要问题与GPU驱动程序有关。GPU驱动程序具有在内核空间中运行的组件和在用户空间中运行的其他组件。这意味着要在docker中成功使用，这些组件(用户空间:容器内部，内核空间:容器外部)必须匹配。
这是NVIDIA容器工具包/容器运行时的一个关键功能，它增强了对接器:使与GPU驱动程序相关的容器内的任何内容与容器外部的任何内容匹配。
数据自动化系统工具包的其他方面(运行库、nvcc等)是独立的，无论您是否使用NVIDIA容器工具包，容器内的代码都需要它使用的任何东西(例如运行库、nvcc等)。在容器内出现。这些项目的容器外的东西是无关的(当然，除非您是通过一个从外部到内部的安装来提供它)。
除此之外，CUDA本身在工具包的CUDA版本和驱动程序之间也有从属关系。简而言之，在普通用法中，容器中的CUDA版本必须是驱动程序可以支持的版本。较新的驱动程序支持旧的工具包。旧的驱动程序不支持更新的工具包，除非您采取了特殊措施。
相关资源：
要在您的设置中具有最大的灵活性，请确保在您的基本计算机中安装了最新的GPU驱动程序。并使用NVIDIA容器工具包。“旧的”CUDA工具包/码头容器在该设置中应该运行良好。
https://stackoverflow.com/questions/73300787
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