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最新推荐文章于 2025-06-08 19:22:17 发布

STL_CC

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分类专栏：技术笔记与杂谈文章标签： cuda gpu docker tensorflow nvidia

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/STL_CC/article/details/105613640

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本文详细介绍了如何使用 Docker 的最新版本 19.03 来搭建 GPU 支持的容器，通过不同的命令参数指定 GPU 设备，包括所有 GPU、特定数量的 GPU 或指定 UUID 的 GPU。同时，还分享了成功启动带有 CUDA 10.0 基础镜像的容器实例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

笔者是使用目前最新的19.03版docker安装，按照他的使用命令的前两个
Github项目地址
在这里插入图片描述

#### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

# Start a GPU enabled container on two GPUs
docker run --gpus 2 nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
# Starting a GPU enabled container on specific GPUs
docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

这样用不了，但我用

# Specifying a capability (graphics, compute, ...) for my container
# Note this is rarely if ever used this way
docker run --gpus all,capabilities=utility nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

成功启动镜像