docker18.09.7能安装nvidia-docker2

### Docker 18.09.7 支持 NVIDIA-Docker2 的兼容性分析 Docker 版本 18.09.7 是支持 NVIDIA-Docker2 的,因为 NVIDIA-Docker2 并不是一个独立的应用程序,而是一种运行时环境 (runtime),它通过插件机制与 Docker 集成[^1]。这意味着只要 Docker 的版本满足最低要求(通常为 17.06 或更高),就可以正常安装并使用 NVIDIA-Docker2。 #### 具体配置方法如下: 1. **获取 YUM 源** 使用以下命令来设置 NVIDIA-Docker2 的仓库地址: ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo ``` 2. **安装 NVIDIA-Docker2** 执行以下命令完成 NVIDIA-Docker2 的安装过程: ```bash yum install -y nvidia-docker2 systemctl restart docker ``` 3. **验证 GPU 可用性** 运行测试容器以确认 GPU 是否能够被正确识别: ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi ``` 如果一切正常,则会显示当前系统的 GPU 信息。 4. **注意事项** 确保主机已经安装了合适的 NVIDIA 显卡驱动,并且该驱动版本需与 CUDA 工具包保持一致。如果未预先安装显卡驱动或者其版本过低,可能会引发错误提示无法加载设备文件等问题[^1]。 ```python import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 设置可见的GPU编号 print(os.getenv('CUDA_VISIBLE_DEVICES')) ``` 以上脚本用于指定 Python 应用仅访问第一个 GPU 设备作为示例展示如何控制资源分配情况。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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openEuler深度体验:从安装到AI环境搭建[项目代码]

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