Привет! В очередной раз решил сделать Docker образ с Vulkan-бэкендом для сборки проекта...
Привет! В очередной раз решил сделать Docker образ с Vulkan-бэкендом для сборки проекта. Дело в том что публичные образы (например, localai/localai:latest-gpu-vulkan или j3soon/vulkan-runtime) устарели: в них либо старая версия SDK, либо отсутствует актуальный toolchain (CMake, Python, Node.js), либо нет актуальной поддержки X11/Wayland. Использовать их без существенных доработок не получилось, из-за чего я переключил CI сборку чисто на хост систему. И в последних PR мы получили проблемы с использованием различных сред разработки. Решение: собственный многостадийный Dockerfile. - Base toolchain — устанавливается всё для компиляции и линтинга (clang, ccache, doxygen, Python 3.11, Node.js 20 LTS). Без Vulkan. - Vulkan SDK — загружается и настраивается конкретная версия SDK (1.4.341.0) с runtime-зависимостями. - Финальный образ, куда копируются только нужные артефакты от предыдущих стадий. Это сокращает размер образа и исключает «мусор» из промежуточных слоёв. Как используем: В VS Code DevContainer — в devcontainer.json пробрасываются GPU (--gpus all, /dev/dri), X11 и сеть хоста. Разработчик работает в изолированной среде, идентичной CI. В CI (self-hosted) — в YAML-описании указывается предварительно собранный образ (экономим время на установке зависимостей при каждом запуске) и те же флаги рантайма: --gpus all, --device=/dev/dri, --network=host. Это гарантирует, что Vulkan-тесты реально выполнятся на GPU. Результат: воспроизводимые сборки, отсутствие «у меня работает» на машине разработчика, а CI ловит проблемы со средой сборки на начальных этапах. Рекомендую использовать контейнеризацию для разработки всегда когда это возможно, хотя с GPU это бывает непросто. #Docker #Vulkan #CI #DevOps #Cpp #DevContainer