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前言

nvidia-docker2与普通的Docker相比，主要区别在于对GPU资源的支持。nvidia-docker2专门设计用于在Docker容器中管理和访问NVIDIA GPU资源，可以更好地支持GPU加速计算应用程序的运行，提高GPU资源的利用率和性能。普通的Docker则主要用于应用程序的快速部署和管理，并不具备对GPU资源的特殊支持。因此，如果你需要在Docker容器中运行需要GPU加速的应用程序，nvidia-docker2是更为合适的选择。

一、nvidia-docker2的安装

注：nvidia-docker在安装前，必须先安装好docker和英伟达的驱动（根据自己的显卡型号来装驱动的版本），还没安装普通docker的小伙伴可以参考一下我这篇博客的教程：
ubuntu中的docker记录（1）—— 如何在Ubuntu中安装和运行docker

1. 安装docker

如果没有安装过docker，这里提供一个便捷安装docker的魔法操作，执行以下脚本，进行安装：

 curl https://get.docker.com | sh \
> && sudo systemctl --now enable docker

安装结束后，查看Docker版本：

docker --version

如果上述的魔法不能安装成功，可以手动进行安装，可以参考我上面提供的博客链接。

2. 安装nvidia-docker2

(1) 添加密钥

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

(2) 更新软件列表

sudo apt-get update

(3) 安装nvidia-docker2

sudo apt-get install -y nvidia-docker2

(4) 测试nvidia-docker2

注意：下面的指令，Cuda的版本号根据自己安装的版本来定。

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:11.2-base nvidia-smi

注意：如果安装的是nvidia-docker，则测试命令为：

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.2.2-base nvidia-smi   

本地已有的nvidia/cuda:11.2.2-base镜像都可以。

二、可能的报错及解决

1 . 报错一

执行上述的运行镜像的指令时，可能会出现报错：

(1) 原因分析

可以从远程docker hub中拉取镜像，但是cuda的版本和本机安装的不一样。

(2) 解决方法

查看本机的cuda版本，拉取对应的nvidia/cuda镜像进行测试。
1) 查看cuda的版本和GPU的信息：

终端输入：nvidia-smi

cuda的版本和GPU的信息如下所示：

2）执行测试的命令，其中的cuda为自己电脑对应的版本：

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:11.2.2-base nvidia-smi

出现如下页面，表示安装nvidia-docker成功：

总结

以上就是nvidia-docker的全部安装教程，详细介绍了如何在自己的系统上成功安装nvidia-docker，以便更好地管理和访问NVIDIA GPU资源。可以使用GPU加速计算应用程序提供更好的性能和效率。希望这份Docker安装教程对你有所帮助，有任何疑问可以评论区讨论交流。