参考链接： http://tleyden.github.io/blog/2014/10/25/docker-on-aws-gpu-ubuntu-14-dot-04-slash-cuda-6-dot-5/

  • 环境：docker已安装完毕，docker内的images也有了（ubuntu14.04），在宿主机上，显卡（gtx titan x）和cuda也安装好了, cuda安装文件也是主目录下： cuda_7.0.28_linux.run
  • 开始：开启一个container，同时挂载上宿主机的gpu设备以及cuda驱动 cuda_7.0.28_linux.run：
    • 注： 红色 部分视具体情况而定
DOCKER_NVIDIA_DEVICES="--device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm"

sudo docker run -ti $DOCKER_NVIDIA_DEVICES -v ~/cuda_7.0.28_linux.run:/cuda_7.0.run  imagename /bin/bash
  • 安装 build essentail:
apt-get install build-essential
  • 将 cuda 安装文件解压出来，一个一个安装：
mkdir nvidia_installers 
./cuda_7.0.run -extract=/nvidia_installers 
cd nvidia_installers
./NVIDIA-Linux-x86_64-xxxx.run -s -N --no-kernel-module
./cuda-linux64-rel-xxxx.run -noprompt
./cuda-samples-linux-xxxx.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-7.0/
  • 设置环境变量：/etc/enviroment
LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-7.0/lib64"
PATH="xxxxxxxxxx:/usr/local/cuda-7.0/bin"
  • 检测安装是否成功：
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery
  • 最后，将这个container保存成image即可