装N卡驱动，配置cuda和cudnn

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AI的Nvidia驱动：
使用Cuda直接装就可以：
一般win10会先自动装一个驱动，然后下载Cuda（从Nvidia官网）：https://developer.nvidia.com/cud ... rget_type=exe_local
安装cuda会自动更新驱动
然后再安装这个：
https://developer.nvidia.com/cud ... rget_type=exe_local
然后注意：
特别注意 runtime: nvidia，这要求您的 Docker 环境中安装了 NVIDIA Container Toolkit，并且您的 Docker 主机上有可用的 NVIDIA GPU。

参考：
https://blog.csdn.net/m0_56255097/article/details/142638086

说明：
The NVIDIA Container Toolkit is a collection of libraries and utilities enabling users to build and run GPU-accelerated containers. It currently includes:
The NVIDIA Container Runtime (nvidia-container-runtime)

The NVIDIA Container Toolkit CLI (nvidia-ctk)

The NVIDIA CDI Hooks (nvidia-cdi-hook)

The NVIDIA Container Runtime Hook (nvidia-container-runtime-hook)

The NVIDIA Container CLI (nvidia-container-cli)

The NVIDIA Container Library (libnvidia-container1)

有关container-toolkit 也可以查看：WARNING: The NVIDIA Driver was not detected.  GPU functionality will not be available.
   Use the NVIDIA Container Toolkit to start this container with GPU support; see
   https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/ .
一般一楼就很全了，不用看二楼的，要看就看这里的。

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如何给windows宿主机安装Nvidia container toolkit
在Windows上安装NVIDIA Container Toolkit可以让您在Docker容器中利用NVIDIA GPU进行深度学习或其他GPU加速任务。以下是安装NVIDIA Container Toolkit的步骤：

前提条件
Windows 10或Windows 11：确保您的系统是64位的，并且更新到最新版本。

NVIDIA GPU：您的计算机必须有一个NVIDIA GPU，并且已安装NVIDIA驱动程序。

Docker Desktop：确保已经安装了Docker Desktop for Windows，并且启用了WSL 2（Windows Subsystem for Linux 版本2）。

步骤1：安装NVIDIA驱动程序
首先，确保您的NVIDIA GPU上安装了最新的NVIDIA驱动程序。您可以从NVIDIA官网下载并安装适合您GPU的驱动程序。

步骤2：启用WSL 2
打开Docker Desktop。

在设置中，选择“通用”标签页。

确保“使用WSL 2而不是Hyper-V”选项被勾选。

重启Docker Desktop。

步骤3：安装NVIDIA Container Toolkit
在Windows上，NVIDIA Container Toolkit通常是通过Docker扩展来安装的，而不是直接从NVIDIA官网下载。以下是安装步骤：

打开Docker Desktop。

进入扩展：在Docker Desktop的侧边栏中，点击“扩展”图标（通常是一个立方体的图标）。

搜索NVIDIA Container Toolkit：在扩展市场中搜索“NVIDIA Container Toolkit”。

安装扩展：找到NVIDIA Container Toolkit扩展，点击“安装”。

重启Docker Desktop：安装完成后，重启Docker Desktop以使更改生效。

步骤4：验证安装
打开命令行工具（如PowerShell或CMD），运行以下命令以验证NVIDIA Container Toolkit是否正确安装并配置：

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

复制代码

这个命令会运行一个包含CUDA 11.0的容器，并执行nvidia-smi命令来显示GPU的状态信息。如果一切正常，您将看到GPU的使用信息。

常见问题解决
如果WSL 2未启用：确保在Docker Desktop设置中启用了WSL 2。

如果找不到NVIDIA Container Toolkit扩展：请确保您的Docker Desktop是最新版本。

如果GPU不被识别：重新启动Docker Desktop和计算机，并检查NVIDIA驱动程序是否正确安装。

通过以上步骤，您应该能够在Windows宿主机上成功安装并使用NVIDIA Container Toolkit。

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解决Docker中“unknown or invalid runtime name: nvidia”错误
这个错误通常发生在尝试使用NVIDIA的Docker容器工具（如nvidia-docker或nvidia-container-toolkit）来运行需要GPU加速的Docker容器时，但Docker守护进程没有正确配置或识别NVIDIA的运行时。下面是一些解决步骤：

确认NVIDIA Docker工具已安装

首先，确保您的系统上已经安装了NVIDIA Docker工具。这可以通过运行以下命令来检查：

bash
采纳
复制
新建文件
nvidia-docker --version
或者对于较新的版本，使用：

bash
采纳
复制
新建文件
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:latest nvidia-smi
如果这些命令返回了版本信息或成功执行了nvidia-smi，那么NVIDIA Docker工具已经安装。

检查Docker守护进程的配置

Docker守护进程需要配置为使用NVIDIA的运行时。这通常在Docker的配置文件/etc/docker/daemon.json中设置。确保您的daemon.json文件包含以下内容：

json
采纳
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新建文件
{
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "nvidia-container-runtime",
      "runtimeArgs": []
    }
  }
}
修改后，重启Docker服务以应用更改：

bash
采纳
复制
新建文件
sudo systemctl restart docker
验证NVIDIA运行时

确保nvidia-container-runtime可执行文件存在于您的系统中，并且Docker守护进程有权限执行它。通常，这个文件位于/usr/bin/nvidia-container-runtime。

检查Docker版本和兼容性

确保您的Docker版本与NVIDIA Docker工具兼容。有时，升级Docker或NVIDIA Docker工具可以解决问题。

查看日志以获取更多信息

如果问题仍然存在，查看Docker守护进程的日志可能会提供更多线索：

bash
采纳
复制
新建文件
journalctl -u docker.service
或者，您可以使用docker info命令查看Docker的详细信息，包括配置的运行时。

重新安装NVIDIA Docker工具

如果上述步骤都不能解决问题，尝试卸载并重新安装NVIDIA Docker工具可能有助于解决配置问题。

通过按照这些步骤操作，您应该能够解决“unknown or invalid runtime name: nvidia”错误，并成功运行需要GPU加速的Docker容器。