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Pixi Advent Calendar 2025 12日目の記事です。

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何をﾎｽﾄで, 何を仮想環境で管理するのか

pixi で PyPI package を管理する

で少し触れましたが, 最近の pytorch wheel では依存で cuda runtime (cudart )が一緒についてくるので, ホスト環境に必要なのは driver の install のみです. 従って, pip install torch --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121> すれば特に問題なくCUDA（GPU）を使うことが出来ます.

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pypi pytorch の場合

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torch

torch-2.5.1+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

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cuda

nvidia_cuda_runtime_cu12-12.1.105-py3-none-manylinux1_x86_64.whl

libcudart.so

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<aside> 💻

<aside> 🪛

nvidia driver

nvidia.ko libnvidia.so

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仮想化の対象となるのは基本的にこの nvidia driver より上の層になります.

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pypi pytorch の場合

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pixi

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torch

torch-2.5.1+cu121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

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cuda

nvidia_cuda_runtime_cu12-12.1.105-py3-none-manylinux1_x86_64.whl

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<aside> 🪛

nvidia driver

nvidia.ko libnvidia.so

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CUDA は GPUデバイスを管理するための低レベルの Driver API と 抽象化されたインタフェースを提供する高レベルの Runtime API から構成されています.

CUDA application を実行するにはそれをﾋﾞﾙﾄﾞした CUDA version と互換性のある driver が必要です.（要は, 実行したい CUDA version に合わせて driver も更新が必要ということ）

image.png

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html#cuda-compatibility-developer-s-guide

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よく見る docker image

DLFW 黎明期からこういう docker image を良く見ます. これはこれで良いのですが,

pip で入る torch は cuda 付属のため, 別にこのような base image を作らずとも良いのです.

FROM pytorch/pytorch:2.5.1-cuda${CUDA_VERSION}-cudnn9-devel

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pytorch base image の場合

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docker

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base image

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pytorch

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cuda

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<aside> 💻

<aside> 🪛

nvidia driver

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また, 折角 pyproject.toml に依存関係を記述して lock もしたのに, 依存 package をまた dockerfile に二重に記述しなければいけません. pyproject.toml と Dockerfile で異なるﾊﾞｰｼﾞｮﾝのﾗｲﾌﾞﾗﾘ, local と docker で計算結果が違う, 考えたくもありません.

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？？？「諦めないで….」

FROM ghcr.io/prefix-dev/pixi:0.61.0

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な、何だこの見たこと無い base image は !??!?!?!?!?!?!?!?!（マジで何）（※ debian です）

pixi-dockerを使う

pixi 公式から, pixi の家 みたいな base image が配布されており, この base image の上で pixi 環境を再現することが想定されています. この場合は最低限 pixi.toml pixi.lock を渡せば, ローカルと Docker で全く同じ環境が再現されることになります.

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