【docker】docker下如何使用宿主主机的GPU

不能直接用，默认隔离；要装 NVIDIA 容器工具包并加参数才能用宿主机 GPU。

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一、为什么默认不能用

Docker 容器默认用命名空间 + cgroups隔离：

• 看不见 /dev/nvidia* 设备
• 没有宿主机 CUDA 库和驱动
• 必须靠 NVIDIA Container Toolkit 打通

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二、前提（NVIDIA GPU）

1. 宿主机装好 NVIDIA 驱动 （nvidia-smi 能跑）
2. 安装 nvidia-container-toolkit（旧叫 nvidia-docker2）
3. Docker ≥ 19.03 （支持 --gpus）

Ubuntu 安装示例

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

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三、启动容器（关键参数）

用 --gpus 分配 GPU：

# 所有 GPU
docker run --gpus all -it nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi

# 只给 GPU 0
docker run --gpus device=0 -it nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi

# 给 GPU 0 和 1
docker run --gpus device=0,1 -it nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi

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四、容器里能用到什么

• 直接用宿主机物理 GPU（性能接近原生）
• 容器内只需装应用 + CUDA 运行时，不用装驱动
• 支持 CUDA、cuDNN、TensorRT、FFmpeg 硬编解码等

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五、你的场景（WebRTC / 音视频）

• 如果是 NVIDIA GPU（如 Quadro、RTX） ：
  • 装好驱动 + 工具包，加 --gpus all
  • 容器内可直接用 NVENC/NVDEC 硬编硬解，降低 CPU 占用
• 如果是 i5-7400 核显（HD 630） ：
  • Docker 对 Intel 核显支持有限，一般用 VA-API 直通
  • 启动加 --device /dev/dri，并挂载相关设备

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六、一句话总结

默认隔离不能用；装 NVIDIA 工具包、用 --gpus 参数，容器就能直接调用宿主机 GPU 做硬编解码/AI 加速。

需要我给你一份可直接复制的安装和验证脚本吗？

结论先说：

Docker 18.09.7 不支持 --gpus 参数！

这个版本太老了，无法直接使用你刚才看到的现代 GPU 调用方式。

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为什么不行？

• --gpus all 这个参数是 Docker 19.03 版本才正式加入的
• 你的 18.09.7 属于旧版本，没有这个功能

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那你现在有 2 个方案（都能用）

方案1：升级 Docker（推荐，最简单）

直接把 Docker 升级到 19.03 以上 （现在都 26+ 了）

升级后一句 --gpus all 就能用 GPU，最省心。

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方案2：不升级 Docker，用旧版 nvidia-docker2（兼容 18.09）

你的 18.09.7 可以用 nvidia-docker2，只是命令不一样：

1. 安装 nvidia-docker2（和刚才一样）

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

2. 启动容器命令（必须用 --runtime=nvidia）

docker run --runtime=nvidia -it nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi

✅ 这样就能在 Docker 18.09 里用 GPU

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给你总结最关键的

• Docker 18.09.7 → 不支持 --gpus
• 但支持 nvidia-docker2 → 用 --runtime=nvidia 就能调用宿主机 GPU
• 性能和新版完全一样，只是命令不同

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你如果不想升级 Docker

我可以直接给你：

• 18.09 可用的 docker-compose.yml 配置 GPU
• 18.09 可用的 FFmpeg + NVENC 硬解容器

需要吗？

好，我直接给你 Docker 18.09.7 能用、完全适配旧版 nvidia-docker2 的配置，包括：

• docker-compose.yml 写法
• 启动命令
• 验证 GPU 是否成功的方法
• 适合你音视频/WebRTC 场景的 FFmpeg 硬编解示例

全程不用升级 Docker。

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1. 先确认你装好了 nvidia-docker2

如果还没装，执行这几句（复制粘贴即可）：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

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2. docker-compose.yml 配置（关键）

Docker 18.09 不支持 deploy.resources，只能用 runtime: nvidia。

version: '2.3'  # 必须用 2.3，不能用 3.x

services:
  media-server:
    image: 你的镜像
    runtime: nvidia  # 核心：启用GPU
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all  # 使用所有GPU
      # 或只使用GPU0
      # - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0
    ports:
      - "xxxx:xxxx"
    volumes:
      - ./xxx:/xxx

重点：

• version: '2.3' 必须写
• 用 runtime: nvidia
• 用环境变量 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 控制显卡

启动命令还是你原来的：

docker-compose up -d

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3. 测试容器是否能看到 GPU

docker run --rm --runtime=nvidia nvidia/cuda:11.4.1-base nvidia-smi

能正常显示显卡型号、驱动版本 → 成功。

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4. FFmpeg 使用 NVENC 硬编、NVDEC 硬解（你音视频场景）

在容器内执行：

硬解码 H.264

ffmpeg -hwaccel nvdec -i input.mp4 -f null -

硬编码 H.264

ffmpeg -i input.mp4 -c:v h264_nvenc -b:v 5M output.mp4

硬编码 H.265 (HEVC)

ffmpeg -i input.mp4 -c:v hevc_nvenc -b:v 5M output.mp4

只要不报错，就是 GPU 正常工作。

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5. 如果你用的是 Intel 核显（HD 630）

不用 nvidia，直接直通设备即可，docker-compose.yml：

version: '2.3'
services:
  media-server:
    image: 你的镜像
    devices:
      - /dev/dri:/dev/dri  # 直通核显

容器内用 VA-API 硬解：

ffmpeg -hwaccel vaapi -i input.mp4 ...

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最简单总结（你记这两句就行）

• Docker 18.09 → 不能用 --gpus / deploy
• 替代方案 → runtime: nvidia + NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
• docker-compose 必须用 version: '2.3'

你把你的 docker-compose.yml 发给我，我可以直接帮你改成能跑 GPU 的版本。