在使用 Docker 容器时，针对 NVIDIA GPU 的支持可以通过不同的参数来进行配置，主要有 --runtime=nvidia 和 --gpus 参数。这两者的具体区别如下：

1. --runtime=nvidia 参数

当你使用 --runtime=nvidia 参数启动容器时，Docker 会使用 NVIDIA Container Runtime，这是 NVIDIA 提供的一个专门用于支持 GPU 的容器运行时。使用该参数，Docker Daemon 会调用 NVIDIA Container Runtime 来管理容器中的 GPU 资源。

使用 --runtime=nvidia 参数时，需要确保以下几点：

• NVIDIA Container Toolkit 安装： 宿主机需要安装 NVIDIA Container Toolkit，这通常包括 NVIDIA Driver 和 NVIDIA Container Runtime。
• 适配驱动和运行时版本： NVIDIA Driver 和 NVIDIA Container Runtime 的版本需要适配，否则可能会导致不兼容或无法识别 GPU。
• 容器内部 CUDA 支持： 虽然 --runtime=nvidia 可以使容器访问宿主机的 GPU 资源，但容器内部仍需安装 CUDA 库和相关的 NVIDIA 工具，如 nvidia-smi 等。这些通常需要在 Dockerfile 中安装，或者在容器启动后手动安装。

2. --gpus 参数

--gpus 参数是 Docker 19.03 版本引入的，它提供了一种更加简化的方法来配置和使用 GPU。

使用 --gpus 参数时，可以指定要在容器内可见的 GPU 数量，例如 --gpus all 表示所有可用的 GPU，或者 --gpus device=0,1 表示使用 GPU 0 和 GPU 1。Docker Daemon 会自动管理 GPU 资源，并确保容器可以访问和使用这些 GPU。

使用 --gpus 参数时的特点：

• 自动管理 GPU 资源： Docker Daemon 会自动管理 GPU 资源分配和使用，无需手动配置特定的运行时。
• 简化配置： 不需要单独安装 NVIDIA Container Toolkit 或 NVIDIA Container Runtime。
• 容器内 CUDA 支持： 使用 --gpus 参数启动的容器通常会自动包含 CUDA 库和 NVIDIA 工具，如 nvidia-smi，因为 Docker Daemon 会自动安装这些必要的组件。

区别总结

• --runtime=nvidia： 需要确保宿主机安装了 NVIDIA Container Toolkit，容器内需要手动安装 CUDA 库和 NVIDIA 工具。
• --gpus： Docker 19.03 版本引入的新参数，自动管理 GPU 资源，容器内会自动包含 CUDA 库和 NVIDIA 工具。

解决方案

如果你使用 --runtime=nvidia 后发现容器内无法使用 CUDA 相关工具，可以尝试在 Dockerfile 中或者容器启动后手动安装 CUDA 库和 NVIDIA 工具。或者考虑使用 --gpus 参数，以简化配置和确保容器内 CUDA 的正常使用。