Docker 中的 CUDA：让 Python 使用 CUDA 变得简单

最新推荐文章于 2025-10-10 16:01:33 发布

TechPr

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本文介绍了如何在Docker中利用CUDA加速Python代码，通过创建CUDA基础镜像，设置环境变量，编写Dockerfile，构建和运行容器。示例展示了使用NumPy和cuPy进行矩阵乘法的CUDA加速计算，使得在不同机器上部署GPU计算任务变得更简单和高效。

Docker 中的 CUDA：让 Python 使用 CUDA 变得简单

在深度学习和科学计算领域，使用 NVIDIA 的 CUDA 平台可以显著加速计算任务。然而，配置和管理 CUDA 环境可能会很繁琐，特别是当你需要在不同的机器上运行代码时。为了简化这个过程，Docker 提供了一种便捷的方法来打包、分发和运行应用程序及其依赖项。在本文中，我们将探讨如何在 Docker 中使用 CUDA，并使用 Python 来编写 CUDA 加速的代码。

首先，我们需要安装 Docker。你可以根据你的操作系统选择适合的 Docker 版本，然后按照官方文档进行安装。

接下来，我们将创建一个 Docker 镜像，其中包含 CUDA 和 Python。我们可以使用 NVIDIA 官方提供的 CUDA 基础镜像作为基础。以下是一个示例 Dockerfile 文件的内容：

FROM nvidia/cuda:11.0-base

# 安装 Python 和其他依赖
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y python3 python3-pip

# 安装 CUDA 工具包
RUN apt-get install -y cuda-toolkit-11-0

# 设置环境变量
ENV CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0
ENV PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
ENV LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

# 安装 Python 包
COPY requirements.

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