Nvidia Container Toolkit優點：不想裝CUDA但是想跑CUDA，那就改在Docker容器裡跑吧

Nvidia Container Toolkit是Nvidia開發的開源軟體，原始碼位於Github，當然Nvidia驅動部分還是閉源的。

1. Nvidia Container Toolkit優點？
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有些程式（就是在說你，Tensorflow）非常吃Nvidia閉源驅動＋CUDA＋Linux系統的版本，三位一體只要有個版本不對就會出亂子，甚至CUDA只要差一兩個版本程式就會不給跑。

這個時候採用Docker容器化開發可以降低困擾，將CUDA塞在Docker裡面就能迴避Linux宿主機版本的要求。

Nvidia Container Toolkit僅求要求宿主機安裝Nvidia閉源驅動即可，卻不需要安裝CUDA Toolkit。

並且由於容器有多重複製的特性，開發者能夠按照不同專案需求開不同的容器環境部署服務，各個容器的CUDA版本是彼此獨立的。

此外，依賴CUDA的cudnn、TensorRT應也可如法炮製。

宿主機只需要安裝Nvidia閉源驅動，剩下的交給Docker容器去處理就好了。而負責讓容器內的CUDA跟宿主機Nvidia驅動溝通的媒介，就是Nvidia Container Toolkit了。

Nvidia Container Toolkit還可以解決依賴特定發行版的問題。如果你系統用的不是Nvidia原廠支援的發行版（Deb-based、RPM-based）的就GG了，這很不公平。

Nvidia Container Toolkit僅依賴宿主機的Nvidia閉源驅動，卻不需要安裝CUDA Toolkit。

於是它可以讓Linux宿主機在沒有安裝CUDA Toolkit的情況下，於Docker/Podman容器使用CUDA進行計算。

特別適合給不方便安裝CUDA的Linux使用。

這適用一種極端的情況：immutable distro，例如Fedora Silverblue、openSUSE MicroOS、Vanilla OS等等。他們雖然可以裝Nvidia驅動，但是沒辦法安裝CUDA套件。透過Nvidia Container Toolkit即可繞過這個問題。