这几天在 docker-desktop 调用 GPU 上踩的坑

72 天前
 MAzrael
1 、由于客户方部署项目的特殊性,使用 windows+docker-desktop 进行项目部署(已经是优化后的方案了)

2 、目前的环境是 服务器(非台式机) win10 专业版+2 张 A40 ,用 docker-desktop 跑推理模型

3 、开发过程中遇到的问题:docker 容器无法调用 GPU ,wsl2 的 ubuntu 里面页无法调用 GPU ,

4 、在尝试了 nvidia container toolkits ,cuda toolkits 等工具安装( win 版、wls2 的 ubuntu )无法解决后,怀疑到显卡驱动上了。nvidia-smi 下显示两张 A40 都是 TCC 模式,为数据中心服务器专用的计算模式,不支持虚拟化,即 wsl 后端无法访问。

5 、解决方案:NVIDIA_Display_Mode_Selector_Tool 工具切换显卡模式到 wddm 模式(得先卸载驱动),然后安装驱动后 nvidia-smi 切换驱动为 wddm 模式。 完成后 wsl2 执行 nvidia-smi 可以正常输出,docker 容器可访问 GPU

估计应该是没有人使用这么离谱的方案进行项目部署,所以 google 没找到现成的解决方案,特记录一下。
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7 条回复
ansemz
72 天前
感谢分享。不过也确实奇葩,宁愿 win+wsl2 也不直接用 linux ?
hwdq0012
72 天前
我也是 wsl + docker 的老用户了,提醒一下,docker desktop 有 lincense 风险,最好在 wsl 里装 nvidia-docker 2

我今天刚碰到的一个问题是,yolo 在 wsl 里训练正常,转 onnx 时来了一个 c++的异常, 在 ubuntu 上用同样的 docker 则没有这个问题, 也是很卧槽,还好是开发环境,不着急慢慢定位问题
erquren
72 天前
我 T4 也踩过这个坑,不过并没有找到办法解决,切 linux 了
MAzrael
72 天前
@hwdq0012 客户那边纯离线环境,所以 lincense 风险应该还是比较可控
MAzrael
72 天前
@ansemz 客户那边环境一言难尽
hwdq0012
72 天前
@hwdq0012 #2 结果这个问题是驱动的问题,wsl2 一枚举设备就崩溃
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/92251
uni
71 天前
哈哈,前几天刚遇到过 linux 的 docker desktop 是自己的虚拟环境,无法用 gpu ,建议 linux 之下不要用 docker desktop 了

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