折腾了几天，我通过AI实现了webtop显卡直通

向我开炮23

首先要按照论坛里的这个帖子部署一下webtop，飞牛安装英伟达580那个驱动，系统里要能看见显卡。

Docker 应用分析：Webtop Ubuntu XFCE —— 浏览器里的完整 Linux 桌面 - 应用分享 飞牛私有云论坛 fnOS

确保上述步骤做到能进到webtop桌面，然后在webtop桌面打开终端进行如下步骤

第一步：验证GPU设备是否挂载进容器

ls /dev/nvidia*

应看到 /dev/nvidia0 等设备文件

cat /proc/driver/nvidia/version

应看到NVIDIA内核模块版本信息

第二步：查看DRI设备（可选验证）

ls /dev/dri/

应看到 renderD128

第三步：查看容器内nvidia库版本（似乎可以不用）

dpkg -l | grep nvidia

第四步：更新并查看apt源中可用的nvidia库版本，一定要先更新，不然看不到

sudo apt-get update

然后再跑：

apt-cache madison libnvidia-gl-580

找到与宿主机驱动一致的版本（本文为580.142-0ubuntu3）

第五步：卸载不匹配版本并安装正确版本（卸载是因为我第一次装错驱动版本了，建议都卸载一下）

sudo apt-get remove -y libnvidia-gl-580 libnvidia-common-580 libnvidia-compute-580 nvidia-kernel-common-580 && sudo apt-get install -y libnvidia-gl-580=580.142-0ubuntu3 libnvidia-common-580=580.142-0ubuntu3 libnvidia-compute-580=580.142-0ubuntu3 nvidia-kernel-common-580=580.142-0ubuntu3

第四步第五步都会下载一堆东西，看网速了

第六步：安装mesa工具（到第五步装完应该就可以了，这步是AI给的，不懂照做）

sudo apt-get install -y mesa-utils libgl1-mesa-dri

glxinfo | grep "OpenGL renderer"

装完mesa工具好像就可以运行glxinfo这条了

第七步：用GPU加速参数启动Chromium

__EGL_VENDOR_LIBRARY_FILENAMES=/usr/share/glvnd/egl_vendor.d/10_nvidia.json chromium --no-sandbox --use-gl=egl --ignore-gpu-blocklist --enable-gpu-rasterization

到这里就应该完全OK了，去浏览器看下GPU信息应该就有了

我现在还在折腾，虽然原来配置里shm给了4gb，但是似乎不起作用，装了个edge启动不了，一开就崩了，听AI的重建了一下，结果给GPU整没了，上述步骤我又来了一遍。。。。

以上命令都是AI给的，纯小白啥也不懂，主打听话，希望大家都能直通成功。

向我开炮23

shm 4GB的问题我又问了糖包，说是deploy段与shm_size冲突，昨天使用的时候发现CPU负载比较高，又加了WEBTOP_ENCODER=nvenc，GPU问题说是直接runtime: nvidia，这里回复没找到贴代码的地方

services:
  webtop-ubuntu-xfce:
    image: linuxserver/webtop:ubuntu-xfce
    container_name: webtop-ubuntu-xfce
    security_opt:
      - seccomp:unconfined
    runtime: nvidia
    shm_size: "4gb"
    environment:
      - PUID=1000
      - PGID=1000
      - TZ=Asia/Shanghai
      - LANG=zh_CN.UTF-8
      - LANGUAGE=zh_CN:zh
      - LC_ALL=zh_CN.UTF-8
      - CUSTOM_USER=你的账户
      - PASSWORD=你的密码
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
      - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all
      - __GLX_VENDOR_LIBRARY_NAME=nvidia
      - VK_DRIVER_FILES=/usr/share/vulkan/icd.d/nvidia_icd.json
      - WEBTOP_ENCODER=nvenc
    volumes:
      - ./config:/config
    ports:
      - 3400:3000
      - 3401:3001
    restart: no
    # 注释deploy段，解决shm_size参数失效冲突
    # deploy:
    #   resources:
    #     limits:
    #       cpus: "8"
    #       memory: 8G
    #     reservations:
    #       devices:
    #         - driver: nvidia
    #           count: all
    #           capabilities: [gpu]

有趣，再点编辑就有了，整段代码如上

向我开炮23

根据我的理解，deploy段里关于cpu和memory的部分飞牛docker里直接做了可视化，就是设置里两项权重那里，最后这段代码能不能完成4GB以及显卡直通待我晚上测了来回复

Yorric

你这个只能让浏览器 GPU 加速，VNC 串流依旧 CPU 软解，没有完美呀，估计还是得换个项目
AI推荐的Kasm Workspaces，n.eko或者Selkies EGL Desktop，我暂时还没有折腾这玩意儿，我为了远程，特意买了个低功耗电脑玩远程下载转码网页浏览