如何在docker映像中运行不同于主机内核和GPU驱动程序版本的GPGPU

我有一台有几个GPU的机器。我的想法是将它们附加到不同的docker实例，以便在CUDA（或OpenCL）计算中使用这些实例

我的目标是使用非常旧的Ubuntu和非常旧的AMD视频驱动程序（13.04）设置docker映像。原因很简单：升级到新版本的驱动程序将破坏我的OpenCL程序（由于有bug的AMD linux驱动程序）

所以问题如下。在存储库中使用新内核4.2和更新的AMD（

fglrx

）驱动程序的全新Arch Linux安装程序上，是否可以使用旧Ubuntu、旧内核（例如3.14）和旧AMD（

fglrx

）驱动程序运行docker image

另外，我尝试过（使用Nvidia卡），但不幸的是，

deviceQuery

在docker图像内部没有看到任何CUDA设备（正如一些原始答案的评论所发生的那样）

p.p.S.我的设置：

CPU:英特尔至强E5-2670

GPU：

• 1台Radeon HD 7970

   $ lspci -nn | grep Rad
     83:00.0 VGA compatible controller [0300]: Advanced Micro Devices, Inc. [AMD/ATI] Tahiti XT [Radeon HD 7970/8970 OEM / R9 280X] [1002:6798]
     83:00.1 Audio device [0403]: Advanced Micro Devices, Inc. [AMD/ATI] Tahiti XT HDMI Audio [Radeon HD 7970 Series] [1002:aaa0]
  

• 2个GeForce GTX泰坦黑

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对于docker，您依赖于操作系统级别的虚拟化。这意味着您在所有容器中使用相同的内核。如果您希望为每个容器运行不同的内核，那么可能必须使用系统级虚拟化，例如KVM、VirtualBox。如果您的设置支持Intel的VT-d，则可以将GPU作为PCIe设备传递给容器（在本例中，更好的术语是虚拟机）。

我非常确定特定机器上的所有docker容器都作为主机。您可以在Arch Linux安装程序上运行Ubuntu“映像”，但它们必须使用相同的内核（主机内核）。我认为您关于docker映像中deviceQuery的问题是另一个问题。我不清楚这是否是一个编程问题。一些应用程序强烈依赖于内核版本（因此也依赖于功能）。那么，如何才能共享内核（如果它们非常不同的话）？我应该运行与主机操作系统相同的“映像”操作系统，这是真的吗？我认为至少在DevOps的意义上，这是一个相当复杂的编程问题。所以，你的答案是：“这是不可能的”，是真的吗？基于你想要运行不同内核的需要；对