wslで入れたubuntuからnvidiaのgpuを使用する方法

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wslでいれたubuntuからnvidiaのgpuを使用する方法をまとめます
参考にしたサイトも載せます

ubuntu上にインストールするのか、windows上にインストールするのかが結構大事なので注意してください

設定方法

1. wslの設定

下記を(windowsの)PowerShellで実行するとubuntuがインストールされます

wsl --install

参考

• https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install

2. windowsにdockerのインストール

dockerをwindows側にインストールします

注意

• wsl上ではなくwindows上にインストール
• wslのチェックを入れておくこと
  • デフォルトで入っているので外さなければOK

dockerのメモリの増設が必要な場合

windowsにC:\ユーザー\ユーザー名\.wslconfigを作成し中身は下記のようにすること

[wsl2]
memory=8GB
swap=0

ファイル作成後はwslを再起動する(pcの再起動でもOK)

参考

• https://qiita.com/pyon141/items/35629ba27ad8a537e029

3. ubuntuからnvidiaを使用する設定

ubuntu上にnvidiaのtoolkitをインストールします

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.3/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-6-local_12.6.3-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-6-local_12.6.3-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-6-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6

参考

• https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/directml/gpu-cuda-in-wsl
• https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_local
• https://qiita.com/nabion/items/4c4d4d4119c8586cbd9e
• imageのversion
  • https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/pytorch-release-notes/index.html

4. 確認

実際にdockerからnvidiaのgpuを利用できるか確認する
ubunt上で

docker run --rm -it --gpus all nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3

実行するとdocker立ち上げ&シェルに入れます。その後下記を実行します
trueが表示されればOKです

python
import torch
print(torch.cuda.is_available())

docker composeで立ち上げる場合のサンプル

nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3のイメージを使用します。nvidiaのgpuを使用する設定がもろもろ入っているイメージです。
いろいろ汎用性を持たせたいのでnvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3のイメージを使用しないで立ち上げる方法を検討中です

docker-compose.yml

  python:
    restart: "no"
    tty: true
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
      - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
    build:
      context: ${CONTEXT_SRC}
      dockerfile: docker/local/python/Dockerfile
    runtime: nvidia # この記述がとても大事
    volumes:
      - ${CONTEXT_SRC}:/project
    networks:
      - shared-network
      - default

Dockerfile

# NVIDIAのPyTorchベースイメージを使用
FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3

# 作業ディレクトリを指定
WORKDIR /project

# 必要なパッケージをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential \
    curl \
    git \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*