实现“docker调用电脑cuda”流程如下：
flowchart TD
A[创建Docker镜像] --> B[安装NVIDIA驱动] --> C[安装CUDA Toolkit] --> D[构建Docker镜像] --> E[运行Docker容器]
在这个流程中，我们需要完成以下几个步骤：
- 创建Docker镜像：首先，我们需要创建一个包含NVIDIA驱动和CUDA Toolkit的Docker镜像。你可以使用以下代码创建一个基于Ubuntu的Docker镜像，并安装NVIDIA驱动和CUDA Toolkit：
FROM ubuntu:latest
# 安装NVIDIA驱动
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
cuda-drivers
# 安装CUDA Toolkit
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
cuda-toolkit-<version>
# 设置环境变量
ENV PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
-
安装NVIDIA驱动：在Docker镜像中，我们可以使用apt-get命令安装NVIDIA驱动。代码中的
cuda-drivers是一个虚拟包，会安装最新的NVIDIA驱动。 -
安装CUDA Toolkit：同样，在Docker镜像中使用apt-get命令安装CUDA Toolkit。代码中的
cuda-toolkit-<version>可以替换为你需要安装的CUDA Toolkit的版本号。 -
构建Docker镜像：使用以下命令在当前目录下的Dockerfile中构建Docker镜像：
docker build -t cuda-docker .
- 运行Docker容器：使用以下命令运行刚刚构建的Docker镜像，并将CUDA设备挂载到容器中：
docker run --gpus all -it --rm cuda-docker
通过以上步骤，你可以成功实现“docker调用电脑cuda”。希望以上信息对你有所帮助。
状态图如下：
stateDiagram
[*] --> 创建Docker镜像
创建Docker镜像 --> 安装NVIDIA驱动
安装NVIDIA驱动 --> 安装CUDA Toolkit
安装CUDA Toolkit --> 构建Docker镜像
构建Docker镜像 --> 运行Docker容器
运行Docker容器 --> [*]
在这个状态图中，[*]代表初始状态和结束状态。每个状态之间使用箭头表示状态之间的转换。
