咨询：能否在无GPU服务器上运行Nvidia镜像nvcr.io/nvidia/pytorch:22.08-py3？

• 可以运行，但需要注意几个细节：
  • 这个镜像本身包含PyTorch的CPU运行依赖，虽然自带CUDA相关库，但不影响CPU环境下的代码执行。
  • 启动容器时，如果用nvidia-docker工具，可加上--gpus none参数，明确禁用GPU资源，避免容器尝试初始化GPU组件时出错。
  • 代码需要适配CPU环境：要么手动指定CPU设备（比如device = torch.device('cpu')），要么用自动检测逻辑（device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')），如果代码硬编码了GPU设备，运行时会报错。
  • 镜像里的CUDA相关库会占用额外存储空间，但不影响CPU任务正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yifengbro