参考资料
NVIDIA官方安装文档
CSDN博客

运行环境 wsl子系统Ubuntu 20.04 docker19.03以上
问题：使用docker pull nvidia/cuda:11.4.2-cudnn8-runtime-rockylinux8
在容器中使用nVidia-smi
出现命令无法找到的问题
百度好久，看了几篇文章，最后发现运行cuda的容器不支持调用主机的显卡，需要下载nvidia-docker toolkit
nvidia-docker toolkit的下载安装
以系统Ubuntu为例

1.Setup the package repository and the GPG key:

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
      && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
      && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
            sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
            sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

2.Install the package (and dependencies) after updating the package listing:nvidia-docker2

主要是更新apt和执行安装命令，安装nvidia-docker2

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2

3.重启docker

sudo systemctl restart docker

运行以下命令，会自动下载 nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 ，并执行 nvidia-smi
注意：–gpus all 这个命令是让docker中的容器识别主机显卡的关键 大概意思是调用gpu的个数（个人理解）

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi