参考资料
NVIDIA官方安装文档
CSDN博客
运行环境 wsl子系统Ubuntu 20.04 docker19.03以上
问题：使用docker pull nvidia/cuda:11.4.2-cudnn8-runtime-rockylinux8
在容器中使用nVidia-smi
出现命令无法找到的问题
百度好久，看了几篇文章，最后发现运行cuda的容器不支持调用主机的显卡，需要下载nvidia-docker toolkit
nvidia-docker toolkit的下载安装
以系统Ubuntu为例文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-404006.html
1.Setup the package repository and the GPG key:
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
&& curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
2.Install the package (and dependencies) after updating the package listing:nvidia-docker2
主要是更新apt和执行安装命令，安装nvidia-docker2
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
3.重启docker
sudo systemctl restart docker
运行以下命令，会自动下载 nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 ，并执行 nvidia-smi
注意：–gpus all 这个命令是让docker中的容器识别主机显卡的关键 大概意思是调用gpu的个数（个人理解）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-404006.html
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi
到了这里，关于nvidia/cuda doker容器使用nvidia-smi不能找到命令的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
