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如图，NVIDIA Docker 整体工作架构包含几部分：
- 硬件，服务器上安装了英伟达 GPU
- 宿主机，安装了操作系统和 Cuda Driver，以及 Docker 引擎
- 容器，包含容器 OS 用户空间，Cuda Toolkit，以及用户应用程序
最重要的是，宿主机上需要安装 cuda driver，容器内需要安装 cuda toolkit。容器内无需安装 cuda driver。
NVIDIA 提供了一些官方镜像，其中已经安装好了 cuda toolkit，但还是需要在宿主机安装 cuda driver。
个人理解：
- 驱动的版本一定要能满足Cuda Toolkit，否则带不动
- 宿主机上需要安装cuda驱动和nvidia-docker引擎，可以不安装cuda Toolkit
- 升级驱动时，直接安装新驱动就行，覆盖旧的驱动
- nvidia-smi和nvcc -V可以使用，但是torch.cuda.is_available()=False，这种情况可能是因为驱动版本较低
参考文献：
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