本文讲述了作者在Windows系统上遇到的CUDA环境配置难题，通过使用Docker容器解决依赖和版本问题，特别是在新版Docker中无需额外镜像，只需添加--gpusall参数。作者分享了自己的硬件配置和Dockerfile示例，以供其他开发者参考。
最近入门了CUDA编程，先记录下搭建环境过程。
由于在windows和wsl上折腾了好久，装cuda、cudnn、cmake、gcc等软件，还经常遇到依赖、版本许多问题，最终污染了系统环境。在朋友的安利下，采用docker容器开发方案，试一下真香。
本人软硬件条件
- OS: win11
- GPU: RTX 3060
- Driver Version: 537.42
- CUDA Version: 12.2
- Docker: Dokcer Desktop 4.12.0
目前想在docker容器里调用windows gpu，已经不再需要安装镜像nvidia-docker了。新版docker已经支持透传gpu，直接在参数里添加 --gpus all 即可：
docker run -it --gpus all --name gpu_test -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
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