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：
{
"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。