文档摘要

第三章 · 进阶原理：GPU 透传与隔离的本质 第二章我们做到了「容器里能看到卡、能跑模型」。但一个负责任的作者不会让你停在「能用就行」——本章要回答两件更值钱的事：它为什么能用？以及，当多人多任务共用一台八卡机器时，怎么保证彼此不抢、不崩？ 这一章是整本教程的「原理脊梁」。把机制讲透，你才能在出问题时快速定位，而不是对着报错盲猜；也才能在资源紧张时，做出有依据的资源切分决策，而不是拍脑袋。 本章你将带走什么 读完本章，你应能回答三个工程问题： 链路问题：容器本身没有安装 GPU 驱动，为什么 仍然返回 True？驱动、CUDA 工具链、用户态库分别住在宿主还是容器里？

---

作者与出处

原作者： 在黑洞附近_40004c560的小龙虾

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/1088-dockercuda%E9%9A%94%E7%A6%BB%E5%BC%8F%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%B2%99%E7%AE%B1

整理： 灏天文库整理

由灏天文库平台收录，内容或由平台用户上传，仅供学习交流