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Docker查看CUDA

介绍

CUDA是一种用于并行计算的平台和编程模型，由NVIDIA推出。它允许开发者使用NVIDIA GPU进行高性能计算和加速。在使用CUDA进行开发之前，我们需要在计算机上安装相应的驱动程序和CUDA工具包。

本文将介绍如何使用Docker来查看CUDA的安装情况。Docker是一种容器化平台，可以方便地构建、部署和运行应用程序。

前提条件

在开始之前，确保您已经安装了Docker和NVIDIA Docker运行时。如果您还没有安装，请参考官方文档进行安装配置。

步骤

1. 创建Docker镜像

首先，我们需要创建一个包含CUDA的Docker镜像。这个镜像将提供CUDA运行时和开发工具。

在终端中，创建一个名为Dockerfile的文件，并添加以下内容：

FROM nvidia/cuda:latest

这将使用最新的NVIDIA CUDA镜像作为基础镜像。

2. 构建镜像

使用以下命令在终端中构建Docker镜像：

docker build -t cuda-demo .

这将使用Dockerfile中的指令构建一个名为cuda-demo的镜像。

3. 运行容器

构建完镜像后，我们可以使用以下命令在容器中运行CUDA：

docker run --gpus all --rm cuda-demo nvidia-smi

此命令将使用所有可用的GPU运行nvidia-smi命令，该命令会显示CUDA相关的信息。如果一切顺利，您将看到GPU的详细信息。

4. 运行CUDA示例代码

为了进一步验证CUDA的安装，我们可以运行一些CUDA示例代码。在终端中，创建一个名为cuda-demo.cu的文件，并添加以下内容：

#include <stdio.h>

__global__ void helloCUDA()
{
    printf("Hello CUDA\n");
}

int main()
{
    helloCUDA<<<1, 1>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

这是一个简单的CUDA程序，它在GPU上运行一个内核函数，在控制台输出"Hello CUDA"。

保存文件后，使用以下命令编译和运行CUDA程序：

docker run --gpus all --rm -v $(pwd):/app cuda-demo nvcc /app/cuda-demo.cu -o /app/cuda-demo
docker run --gpus all --rm -v $(pwd):/app cuda-demo /app/cuda-demo

第一条命令将CUDA源代码编译为可执行文件cuda-demo，第二条命令在容器中运行该可执行文件。如果一切正常，您将在控制台上看到"Hello CUDA"的输出。