sameli/manylinux_2_28_x86_64_cuda_12.3 Docker 镜像 - 轩辕镜像

manylinux_2_28_x86_64_cuda_12.3 镜像文档

镜像概述

本镜像基于 quay.io/pypa/manylinux_2_28_x86_64 基础镜像构建，预装了 NVIDIA CUDA Toolkit 12.3，提供了完整的CUDA开发与运行环境，适用于依赖CUDA 12.3的Linux应用场景。

核心功能与特性

• 基础镜像：基于quay.io/pypa/manylinux_2_28_x86_64，兼容manylinux标准环境
• CUDA环境：预装NVIDIA CUDA Toolkit 12.3，包含编译器、库文件等核心组件
• GPU支持：通过Nvidia Container Toolkit可访问主机GPU设备
• 环境变量预设：已配置CUDA相关环境变量，简化应用部署

使用场景

• 需要CUDA 12.3环境的Linux应用开发与调试
• 运行依赖CUDA 12.3的程序或服务
• Linux x86_64平台下CUDA应用的兼容性测试

使用方法

下载镜像

从Docker Hub获取镜像：

bash
docker pull sameli/manylinux_2_28_x86_64_cuda_12.3

运行容器

交互式运行

以交互模式启动容器：

bash
docker run -it sameli/manylinux_2_28_x86_64_cuda_12.3

使用主机GPU

要从容器访问主机GPU设备，需先安装Nvidia Container Toolkit：

1. 添加Nvidia仓库

bash
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L [***] | sudo apt-key add -
curl -s -L [***] | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

2. 安装nvidia-container-toolkit

bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

3. 重启Docker服务

bash
sudo systemctl restart docker

4. 带GPU支持运行容器

在Docker命令中添加--gpus all参数以启用GPU访问：

bash
docker run --gpus all -it sameli/manylinux_2_28_x86_64_cuda_12.3

5. 检查GPU状态

运行nvidia-smi命令查看主机GPU驱动版本、CUDA运行时版本及可用GPU设备列表：

bash
docker run --gpus all sameli/manylinux_2_28_x86_64_cuda_12.3 nvidia-smi

环境变量

镜像预设以下CUDA相关环境变量：

• PATH="/usr/local/cuda/bin:${PATH}"：将CUDA二进制目录添加到系统路径
• CUDA_HOME=/usr/local/cuda：CUDA安装目录
• CUDA_ROOT=/usr/local/cuda：CUDA根目录
• CUDA_PATH=/usr/local/cuda：CUDA路径
• CUDADIR=/usr/local/cuda：CUDA目录
• LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}"：添加CUDA库文件路径

检查CUDA版本

镜像中nvcc（CUDA编译器驱动）已添加到系统路径，可通过以下命令检查CUDA版本：

bash
docker run -t sameli/manylinux_2_28_x86_64_cuda_12.3 nvcc --version

预期输出：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda编译器驱动
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_24_19:12:58_PDT_2022
Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.76
Build cuda_12.3.r12.3/compiler.31968024_0