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问题描述：
此问题主要在于在x86和arm平台上使用docker挂载GPU时，使用--runtime=nvidia和--gpus参数有何不同。同时，在arm平台上使用自制docker镜像测试时，发现关于是否使用--runtime=nvidia参数的影响和使用该参数后映射的文件不清楚。
解答：
- 在x86服务器上，使用ubuntu:20.04的镜像启动容器，设置--runtime=nvidia和--gpus参数，有什么具体区别？ --runtime=nvidia是使用NVIDIA容器运行时（nvidia-docker），它会将GPU驱动和CUDA库挂载到镜像中，以便在容器内使用GPU和CUDA。而--gpus参数是docker18.09版本后提供的GPU资源管理参数，可以控制容器访问哪些GPU，并自动为容器安装GPU驱动程序和CUDA（如果未安装）。 在x86服务器上运行时，--runtime=nvidia会在容器中映射nvidia的相应库文件，以便容器中使用nvidia-smi等NVIDIA GPU管理和监视命令。 举例：
docker run --runtime=nvidia -it nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
docker run --gpus all -it nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
- 在arm平台上（jetson板子），同样使用ubuntu:20.04的镜像启动容器，无法单独使用--gpus参数，需要--runtime=nvidia参数配合使用。同时，--runtime=nvidia参数可以自行独立使用。 在arm平台上运行时，--gpus需要显式设置--gpus all参数来启用，因为显卡资源使用方式与x86服务器不同。而--runtime=nvidia参数仍然可以自行独立使用，因为NVIDIA容器运行时已经集成了GPU管理支持。 举例：
docker run --runtime=nvidia -it arm64v8/ubuntu:20.04 nvidia-smi
docker run --gpus all -it --rm arm64v8/ubuntu:20.04 nvidia-smi
- 在arm平台上（jetson板子），使用自制的docker镜像测试，发现另外的问题：关于是否使用--runtime=nvidia参数的。如启动容器时，未使用该参数，发现libgstreamer的文件缺失。但使用了该参数后，发现该报错解决。 如果在自制的Docker镜像中，需要支持GPU和CUDA，则需要启用--runtime=nvidia参数并确保CUDA库已安装（可以在Dockerfile中安装）。 另外，libgstreamer是Ubuntu上的一种多媒体处理库，不是与CUDA相关。使用--runtime=nvidia参数可能会解决该问题，是因为NVIDIA容器运行时已经提供了标准的CUDA库和其他GPU相关库。 举例：
FROM arm64v8/ubuntu:20.04
# 安装CUDA和其他GPU相关库
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
cuda \
libcudnn8 \
libgstreamer1.0-0 \
libgstreamer1.0-dev \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 使用--runtime=nvidia参数运行容器
CMD ["nvidia-smi"]
