WSL上のUbuntu-22.04でGPUを使用可能なDocker開発環境を構築する

はじめに

この記事では、Windows Subsystem for Linux (WSL)上のUbuntu-22.04にDocker EngineとNVIDIA Container Toolkitをインストールし、Visual Studio Code(VSCode)の拡張機能Dev Containersを使用してGPUを利用可能なDocker開発環境を構築する方法を説明します。

Windows Subsystem for Linux (WSL) のインストール

まず、WSLをインストールします。
詳細な手順は以下のリンクを参照してください。

インストールができているかの確認

PowerShellで以下のコマンドを実行し、WSLのインストールを確認します。

wsl -l -v

インストール成功例


WSL上のUbuntu-22.04にDocker Engineをインストール

次に、WSL上のUbuntu-22.04にDocker Engineをインストールします。
詳細な手順は以下のリンクを参照してください。

インストールができているかの確認

以下のコマンドを実行し、Docker Engineのインストールを確認します。

sudo docker run hello-world

インストール成功例


WSL上のUbuntu-22.04にNVIDIA Container Toolkitをインストール

WSL上のUbuntu-22.04にNVIDIA Container Toolkitをインストールします。
詳細な手順は以下のリンクを参照してください。

Visual Studio Code(VSCode)に拡張機能Dev Containersをインストール

拡張機能Dev Containersのインストール

VSCodeの拡張機能マーケットプレイスから「Dev Containers」をインストールします。

.devcontainerフォルダを作成し、直下にdevcontainer.jsonを作成する

プロジェクトのルートディレクトリに「.devcontainer」フォルダを作成し、その中に「devcontainer.json」ファイルを作成します。

devcontainer.jsonの例：

devcontainer.json

{
	"name": "Ubuntu-CUDA-Python",
	"image": "nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04",
	"features": {
		"ghcr.io/devcontainers/features/python:1": {
			"installTools": true,
			"version": "3.12"
		}
	},
	"runArgs": [
		"--gpus",
		"all"
	],
	"customizations": {
		"vscode": {
			"extensions": [
				"ms-python.black-formatter"
			]
		}
	}
	// Use 'postCreateCommand' to run commands after the container is created.
	// "postCreateCommand": "pip install requirements.txt",
}

コンテナーで再度開く

VSCodeの左下にあるリモートウィンドウアイコンをクリックし、「コンテナーで再度開く」を選択します。

オプション選択が表示されるので、「コンテナーで再度開く」をクリックする。

CUDAおよびGPU が使用できるかの確認

以下のコマンドを実行し、PyTorchをインストールしてCUDAとGPUが使用可能かを確認します。

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

以上の手順により、WSL上のUbuntu-22.04でGPUを使用可能なDocker開発環境が構築できます。