Windows11 WSL2 Ubuntu 24.04 LTS Docker miniconda3
NVIDIA Container Toolkit インストール準備まとめ
ここまでで、NVIDIA Container Toolkit をインストールするための準備説明がやっと終わりました。
引き続き、インストール準備をまとめます。
ここまでのところを && と | パイプ(パイプライン) を使って結合します。
&& は複数コマンドを AND 演算で実行します。
コマンド１ が成功したら コマンド２ を実行します。
| パイプ(パイプライン)は、あるコマンドの出力結果を別のコマンドの入力として使う機能で、
標準出力と標準入力をつなぐ役割をします。
結合結果は以下の通りになります。
yamada@yama:~$ curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | \
sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
[結果]
deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg]
https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/$(ARCH) /
#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg]
https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/deb/$(ARCH) /
こんな感じに表示されれば上手く動作しています。
NVIDIA Container Toolkit インストール
やっとインストールにこぎつけました。
NVIDIA の APT リポジトリリストをダウンロードし保存できましたので、あとは作法にしたがってインストールします。
yamada@yama:~$ sudo apt update
yamada@yama:~$ sudo apt upgrade
yamada@yama:~$ sudo apt autoremove
yamada@yama:~$ sudo apt install nvidia-container-toolkit -y
docker サービスに読込ませるため、PC の再起動または以下のコマンドでサービスの再起動をします。
yamada@yama:~$ sudo systemctl restart docker.service
NVIDIA Container Toolkit インストール確認
大規模なデータ処理を高速化するための NVIDIA CUDA コンテナを作成し NVIDIA Container Toolkit の正常性を確認します。
NVIDIA CUDA イメージの最新版は
NVIDIA/CUDA
から調べることができます。
2025/9/15日現在の最新版は
nvidia/cuda:13.0.1-runtime-ubuntu24.04 1.53 GB
nvidia/cuda:13.0.1-base-ubuntu24.04 132.97 MB
他にも沢山あります。
使えるものは先ほど
continuumio/miniconda3 イメージ--GPU ドライバのインストール
のところでメモをした
CUDA Version:13.0
を頼りに探します。
今回は比較的新しいものでサイズの小さい CUDA Version:12.2 を探します。
nvidia/cuda:12.2.2-base-ubuntu22.04
がありました。
要するに古いバージョンの CUDA が docker 内で使えるか確認します。
この docker イメージを使いコンテナを作成、GPU ドライバー版数を表示させます。
yamada@yama:~$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.2-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
各オプションの解説
--rm
コンテナが終了した際に、そのコンテナを自動的に削除します。
これにより、不要なコンテナがストレージを圧迫するのを防ぎます。
--gpus
コンテナがホストの GPU を利用できるようにします。
--gpus all
ホスト上で利用可能なすべての GPU をコンテナに割り当てます。
私の場合は all とは言うものの１個です。
次のように表示されれば、NVIDIA Container Toolkit は動作しています。
yamada@yama:~$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.2-base-ubuntu22.04 nvidia-smi [結果] Unable to find image 'nvidia/cuda:12.2.2-base-ubuntu22.04' locally 12.2.2-base-ubuntu22.04: Pulling from nvidia/cuda aece8493d397: Already exists eb68083c7fb9: Pull complete 8c66a4da03d6: Pull complete 0a05696cb0bc: Pull complete 84a7aba84081: Pull complete Digest: sha256:1a8a738e81d4adbef0c709241f5238cec5bb77186dcb5b2103db293315ed42d1 Status: Downloaded newer image for nvidia/cuda:12.2.2-base-ubuntu22.04 Wed Sep 17 07:50:49 2025 +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.82.10 Driver Version: 581.29 CUDA Version: 13.0 | |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+======================+======================| | 0 NVIDIA GeForce GTX 1650 On | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 32% 55C P0 N/A / 75W | 827MiB / 4096MiB | 1% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ +---------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=======================================================================================| | 0 N/A N/A 25 G /Xwayland N/A | +---------------------------------------------------------------------------------------+
次に cudnn も含まれた最新版のイメージ
13.0.1-cudnn-runtime-ubuntu24.04
を使って動作確認をします。
イメージが大きいので時間がかかります。
yamada@yama:~$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:13.0.1-cudnn-runtime-ubuntu24.04 nvidia-smi [結果] Unable to find image 'nvidia/cuda:13.0.1-cudnn-runtime-ubuntu24.04' locally 13.0.1-cudnn-runtime-ubuntu24.04: Pulling from nvidia/cuda 76249c7cd503: Pull complete 401d11fb2a09: Pull complete ab7341a40ee7: Pull complete d7913b78456a: Pull complete c03b8ec8dd33: Pull complete eea924c2c8fb: Pull complete c20926c42231: Pull complete afcf80b42416: Pull complete 8fb7ecb711ef: Pull complete 914a4d8ff457: Pull complete Digest: sha256:6e93a6558a7fc4fbcbf967e5fc2ea9e104df8c2e294dfcfd97fc0be48ab7d75d Status: Downloaded newer image for nvidia/cuda:13.0.1-cudnn-runtime-ubuntu24.04 ========== == CUDA == ========== CUDA Version 13.0.1 Container image Copyright (c) 2016-2023, NVIDIA CORPORATION & AFFILIATES. All rights reserved. This container image and its contents are governed by the NVIDIA Deep Learning Container License. By pulling and using the container, you accept the terms and conditions of this license: https://developer.nvidia.com/ngc/nvidia-deep-learning-container-license A copy of this license is made available in this container at /NGC-DL-CONTAINER-LICENSE for your convenience. Sun Sep 21 08:05:31 2025 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.82.10 Driver Version: 581.29 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA GeForce GTX 1650 On | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 32% 52C P8 N/A / 75W | 961MiB / 4096MiB | 2% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 25 G /Xwayland N/A | +-----------------------------------------------------------------------------------------+
NVIDIA Container Toolkit が上手くインストールできたことが確認できました。
引き続き Docker コンテナ miniconda3 を構築します。