0x00 背景

本文讲述如何在 Windows Subsystem for Linux 里跑起一个支持 CUDA 的 docker 容器来的。

CUDA on WSL Overview

我们的工作相当于将上图中的 NVIDIA CUDA 换成了 docker container。

0x01 步骤

0x00 安装 WSL

首先，现在 win11 默认装的 WSL 已经是2.0版本了，所以无需在命令里单独使用 wsl –set-default-version 2 指定2.0版本的 WSL 了。仅使用如下命令即可一键安装 Ubuntu 发行版的 WSL：

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wsl --install -d Ubuntu

Tips

不用重启 Windows，仅重启 Ubuntu subsystem 的方法：

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wsl --shutdown

同时，我们可以关闭Windows Subsystem for Linux GUI来降低WSL的CPU占用，以及解决日常高CPU占用、屏幕频繁刷新以及频繁获取失去焦点的bug。可以在%UserProfile%目录下新建一个.wslconfig文件，并写入如下配置：

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[wsl2]
guiApplications=false

搞完以后，重启WSL即可。该文件内的详细配置可参考微软官方文档。

0x01 安装 NVIDIA 驱动

首先，你需要在宿主机，也就是 Windows 机器上安装为 WSL 特制的，兼容 GPU 半虚拟化技术（GPU paravirtualization technology）的 NVIDIA 驱动，驱动下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda/wsl/download

0x02 安装 Docker

需要注意的一点是，在 WSL 里面不能使用 apt install docker.io 的形式安装 docker，如果你这么做了，你会发现装的这个 docker 压根启动不起来，需要使用如下方式安装 docker：

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curl https://get.docker.com | sh

安装完成之后，使用如下命令即可启动 docker 服务：

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service docker start

0x03 安装 NVIDIA Container Toolkit

有了这个才能让之前装的 docker 支持 GPU，否则使用 docker --gpus all 启动容器的时候将会报错：

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docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

执行如下命令安装 NVIDIA Container Toolkit：

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distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
   && apt-get update
   && apt-get install -y nvidia-docker2

然后重启 docker：

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service docker restart

这个时候我们启动一个 GPU container，验证安装是否成功：

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docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

如果安装成功了，应该会看到如下输出：

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+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 510.00       Driver Version: 510.06       CUDA Version: 11.6     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  On   | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A    0C    P0     9W /  N/A |    134MiB /  4096MiB |     N/A      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+