请帮助在 WSL 2 上配置 NVIDIA-SMI Ubuntu 20.04

在此公告之后并有点试图遵循这个令人困惑的线程，我

• 已安装 Windows 版本 10.0.20150 Build 20150
• 已安装 NVidia 驱动程序版本 455.51
• 从 Windows 应用商店安装 Ubuntu 20.04 LTS

我启动了 Ubuntu 并尝试运行 NVIDIA-SMI。它告诉我它不存在，但我可以使用以下选项之一安装它：

Command 'nvidia-smi' not found, but can be installed with:

sudo apt install nvidia-340        # version 340.108-0ubuntu2, or
sudo apt install nvidia-utils-390  # version 390.132-0ubuntu2
sudo apt install nvidia-utils-435  # version 435.21-0ubuntu7
sudo apt install nvidia-utils-440  # version 440.82+really.440.64-0ubuntu6

请注意，没有nvidia-utils-450与我的 455.51 对应的选项，上面的 NVidia 线程在某处说，这需要让事情顺利进行。然后我跑了

sudo apt install nvidia-utils-440
nvidia-smi

它说“没有找到设备”。

然后我找到了这个指南。我卸载了 Ubunto 20.04，然后按照指南进行操作。导游要求我

• 安装一个香草 Ubuntu（没有发行号），而不是 20.04。（结果是给了我 20.04）。
• 安装 Windows 终端（我选择了预览版）
• 检查以接收相关 Windows 程序的更新
• 将内核更新到 4.9.121
• 在 Windows 10 上安装 NVIDIA CUDA 驱动程序（我已经做了 455，必须检查 CUDA 版本）
• 安装 Docker
• 安装 NVidia 容器工具包
• 测试

该指南的“安装 docker”部分似乎有问题。我无法启动 docker 服务。所以我卸载了我的 Ubuntu 并重复了这些步骤，没有接触 Docker。然后（我的版本），从 Docker 点开始的步骤是（对于 docker 部分，我按照这些说明获取 Docker）：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu focal stable"
sudo apt update
apt-cache policy docker-ce
sudo apt install docker-ce
sudo systemctl status docker

最后一步失败。我收到这条消息：

$ sudo systemctl status docker
System has not been booted with systemd as init system (PID 1). Can't operate.
Failed to connect to bus: Host is down

这导致我来到这里，第四个也是几乎得分最低的答案似乎有效，除了它需要在后台模式下运行：

sudo dockerd &
sudo usermod -aG docker your-user

然后我回到Docker 安装后的指南并继续

docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark

这失败了

ERRO[2020-06-23T07:28:28.582848400-04:00] 5cd9b9d7011ba20f72971dd27900b23b2c0f6be656b0bd53b9e178944fe4eba6 cleanup: failed to delete container from containerd: no such container
ERRO[2020-06-23T07:28:28.582946600-04:00] Handler for POST /v1.40/containers/5cd9b9d7011ba20f72971dd27900b23b2c0f6be656b0bd53b9e178944fe4eba6/start returned error: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]
docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].
ERRO[0018] error waiting for container: context canceled

最后我回到了NVidia 的公告并做了这些步骤：

sudo apt-get update
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/$distribution/libnvidia-container-experimental.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/libnvidia-container-experimental.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo dockerd &
docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark

成功：我得到了一个快乐的结果：

> Windowed mode
> Simulation data stored in video memory
> Single precision floating point simulation
> 1 Devices used for simulation
GPU Device 0: "Quadro M500M" with compute capability 5.0

> Compute 5.0 CUDA device: [Quadro M500M]
3072 bodies, total time for 10 iterations: 3.817 ms
= 24.724 billion interactions per second
= 494.487 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction

但是，根据下面的答案，根据已知的 NVIDIA 限制，没有 NVIDIA-SMI 。

进一步说明：上面的 docker 容器测试适用于 Ubuntu shell。它不适用于带有 Ubuntu 选项卡的 Windows Powershell Preview。