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PyTorch
容器里没有安装GPU驱动，那PyTorch是怎么用宿主机GPU的？其实，宿主机的NVIDIA内核驱动会将GPU暴露为设备文件（如/dev/nvidia0、/dev/nvidiactl），所有应用程序都通过这些文件与GPU交互。PyTorch本身不直接调用驱动，而是依赖容器内的CUDA Runtime（libcudart.so）这个高层API，负责内存管理、内核启动和同步。简单说，CUDA Runtime在容器里，驱动程序在宿主机。那么，二者怎么连接？容器启动流程是containerd → containerd-shim → OCI运行时（runc）→ 容器。关键在于OCI运行时规范中的“hooks”机制——在容器生命周期的不同阶段执行代码。NVIDIA利用这些hooks在容器启动前做了四件事：挂载GPU设备文件、注入宿主机的NVIDIA驱动库、设置环境变量、配置设备控制组（cgroups）。你的应用启动前，这些“魔法”已经完成。这整个过程由NVIDIA Container Toolkit自动完成，让容器镜像保持通用，GPU能力则在运行时动态注入。这就是容器内PyTorch能无缝调用宿主GPU的秘密。未来，Kubernetes中每个Pod默认占用整块GPU资源，但实际需求可能只有10%。——原文：x.com/danielepolencic/status/1995474470820020303这背后是一场软硬件协作的艺术，容器与宿主机驱动分工明确，灵活高效地释放GPU算力。理解这套机制，是做高性能计算和AI部署的必修课。
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