Docker容器中的CUDA版本是否可以与主机不同？

Question

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我想在另一台CUDA版本为9.0的机器上运行使用CUDA 8.0和TensorFlow-1.2编写的代码。因此，我使用Docker生成了一个容器，并使用以下命令来运行代码：

FROM nvidia/cuda:8.0-cudnn5-devel

当我在这个容器中运行代码时，出现以下错误：

CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

那么，它是错的吗？如何解决这个问题？

- Lily.chen

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这不是错误的，应该可以工作。如果您正在使用普通的Docker容器和运行时，则可能存在问题。使其正常工作的方法是使用nvidia容器运行时与您的Docker安装一起使用。有了它，我经常轻松地执行您在此尝试执行的操作。 - Robert Crovella

@RobertCrovella，谢谢。但实际上，结果有些问题。我在这个容器中检测到了60个对象，但实际结果应该是11个。在我的原始机器上，我得到了正确的结果，但在这个容器中得到了错误的数字。我不知道原因。 - Lily.chen

这听起来现在完全是另一个问题。我正在回答关于“CUDA驱动程序版本不足以支持CUDA运行时版本”的问题。 - Robert Crovella

@RobertCrovella，感谢您关于“CUDA驱动程序版本不足以支持CUDA运行时版本”的问题。我已经解决了这个问题。同时，我知道错误的结果并不是由CUDA引起的。 - Lily.chen

2

@Lisa.chen，你能否分享一下你是如何解决这个问题的？我也遇到了同样的问题！ - Rachit Tayal

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Ed Bordin · Accepted Answer

任何人看到这条信息，这里的问题是主机上的CUDA驱动程序库版本太旧，无法支持容器内部的CUDA运行时库。CUDA驱动程序是您在主机上安装的NVIDIA驱动程序的一部分。

CUDA驱动程序不具备向前兼容性，因此主机需要至少与您在容器中尝试使用的CUDA运行时版本一样新。为了获得最广泛的选项，您应该将主机上的NVIDIA驱动程序和CUDA驱动程序更新到最新的稳定版本。