この記事では、DockerコンテナでGPUを使おうとした際に「could not select device driver with capabilities: [[gpu]]」エラーが発生する問題について、海外コミュニティでの解決策を要約して解説します。
1. どんな問題(エラー)が発生したか?
- 発生した環境やツール: Docker、NVIDIA GPU、Linux
- エラーメッセージ:
docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]] - 症状:
docker run --gpus allでGPU指定のコンテナを起動しようとすると失敗する
2. 結論(解決策)
NVIDIA Container Toolkit(nvidia-container-toolkit)がインストールされていないか、Dockerデーモンに正しく登録されていないことが原因です。
3. 具体的な手順
- NVIDIA Container Toolkitをインストール
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/stable/deb/nvidia-container-toolkit.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 sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit - Dockerデーモンを設定
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker sudo systemctl restart docker - 動作確認
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi
4. 補足・注意点
Docker Composeを使用する場合は、compose.yamlに以下を追加してください:
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: all
capabilities: [gpu]
Docker Desktopを使用している場合は、Settings → Resources → GPU Supportを有効にしてください。
5.
👉 【RunPod】1時間数十円から使える高性能クラウドGPU
参考元
本記事は海外コミュニティの複数のディスカッションを要約・再構成したものです。
Source: NVIDIA Container Toolkit Docs
🔧 AI開発におすすめのGPU・パーツ
本記事の手順を快適に進めるための推奨スペック:
- GPU: NVIDIA RTX 4070 Ti Super(AI開発コスパ最強)
- メモリ: DDR5 64GB(LLM推論に必須)
- SSD: NVMe SSD 2TB(大規模モデル保存用)
⚡ GPU環境をすぐに使いたいなら
ハードウェアの購入・セットアップなしで、すぐにGPU環境を使えるクラウドサービスがおすすめです。
- RunPod — RTX 4090/A100/H100を即座に利用可能
- Vast.ai — 最安のGPUクラウド、オークション方式で低コスト
- RTX 5090をAmazonで見る — 自宅GPU環境を構築するなら