【问题记录】docker pull 镜像的时候 devel 版本和无 devel 版本的差别
这两个Docker镜像的主要区别在于是否包含了 CUDA 的开发工具集(CUDA Toolkit)。
docker pull cnstark/pytorch:1.10.0-py3.8.16-cuda11.1.1-ubuntu20.04
这个镜像只包含运行时所需的库文件,并没有额外安装CUDA Toolkit。
docker pull cnstark/pytorch:1.10.0-py3.8.16-cuda11.1.1-devel-ubuntu20.04
这个镜像包含了CUDA 11.1的开发工具集。也就是说,它不仅包含了运行CUDA程序所需的库,还包括用于开发和编译CUDA程序的工具,比如nvcc(NVIDIA CUDA编译器)、cuFFT、cuBLAS等。
如果你需要在 Docker 环境中进行CUDA程序开发或者需要使用到一些特定的GPU加速库(例如cuFFT、cuBLAS等),那么你可能会需要使用第一个带有devel标签的镜像。
如果你只是需要运行已经编译好的基于PyTorch和CUDA加速计算框架构建好并且发布成容器化应用或者服务,那么第二个版本可能更适合你,因为它更小巧、启动更快。
一般来说,推荐使用 -devel 分支的
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