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libGLエラー：一致するfbConfigsまたはビジュアルオブジェクトがありません。 Glxgearsエラー、Docker、CUDA、VirtualGL |

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libGLエラー：一致するfbConfigsまたはビジュアルオブジェクトがありません。 Glxgearsエラー、Docker、CUDA、VirtualGL |

私が走るときGLXギア、次のエラーが発生します。

libGL error: No matching fbConfigs or visuals found
libGL error: failed to load driver: swrast
Error: couldn't get an RGB, Double-buffered visual

私のシステムはdockerイメージとしてUbuntu 16.04ですnvidia/cuda:8.0-runtime-ubuntu16.04。

この画像にはVirtualGLとTurboVNCが含まれており、対応する起動パラメータは次のとおりです。

docker run --runtime=nvidia --privileged -d -v /tmp/.X11-unix/X0:/tmp/.X11-unix/X0 -e USE_DISPLAY="7" my_image

基本画像を変更しても問題ありませんnvidia/cuda:10.2-runtime-ubuntu18.04。ただし、このコンテナが属するアプリケーションにはCUDA 8が必要です。

ライブラリの削除に関するいくつかの提案が見つかりましたsudo rm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa/libGL.so.1。しかし、これはうまくいきません。

Ubuntu 16.04、CUDA 8：

user@host:/opt/noVNC$ sudo ldconfig -p | grep -i libGL.so
    libGL.so.1 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa/libGL.so.1
    libGL.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so
    libGL.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa/libGL.so
user@host:/usr/lib/x86_64-linux-gnu$ ll libGL*
    lrwxrwxrwx 1 root root      13 Jun 14  2018 libGL.so -> mesa/libGL.so
    lrwxrwxrwx 1 root root      32 May 25 14:14 libGLESv1_CM_nvidia.so.1 -> libGLESv1_CM_nvidia.so.440.33.01
    -rw-r--r-- 1 root root   63696 Nov 12  2019 libGLESv1_CM_nvidia.so.440.33.01
    lrwxrwxrwx 1 root root      29 May 25 14:14 libGLESv2_nvidia.so.2 -> libGLESv2_nvidia.so.440.33.01
    -rw-r--r-- 1 root root  111416 Nov 12  2019 libGLESv2_nvidia.so.440.33.01
    -rw-r--r-- 1 root root  911218 Oct 23  2015 libGLU.a
    lrwxrwxrwx 1 root root      15 Oct 23  2015 libGLU.so -> libGLU.so.1.3.1
    lrwxrwxrwx 1 root root      15 Oct 23  2015 libGLU.so.1 -> libGLU.so.1.3.1
    -rw-r--r-- 1 root root  453352 Oct 23  2015 libGLU.so.1.3.1
    lrwxrwxrwx 1 root root      26 May 25 14:14 libGLX_indirect.so.0 -> libGLX_nvidia.so.440.33.01
    lrwxrwxrwx 1 root root      26 May 25 14:14 libGLX_nvidia.so.0 -> libGLX_nvidia.so.440.33.01
    -rw-r--r-- 1 root root 1114496 Nov 12  2019 libGLX_nvidia.so.440.33.01
user@host:/usr/lib/x86_64-linux-gnu$ ll mesa
    -rw-r--r-- 1 root root     31 Jun 14  2018 ld.so.conf
    lrwxrwxrwx 1 root root     14 Jun 14  2018 libGL.so -> libGL.so.1.2.0
    lrwxrwxrwx 1 root root     14 Jun 14  2018 libGL.so.1 -> libGL.so.1.2.0
    -rw-r--r-- 1 root root 471680 Jun 14  2018 libGL.so.1.2.0

Ubuntu 18.04、CUDA 10：

user@host:/opt/noVNC$ sudo ldconfig -p | grep -i libGL.so
    libGL.so.1 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so.1
user@host:/usr/lib/x86_64-linux-gnu$ ll libGL*
    lrwxrwxrwx 1 root root      14 May 10  2019 libGL.so.1 -> libGL.so.1.0.0
    -rw-r--r-- 1 root root  567624 May 10  2019 libGL.so.1.0.0
    lrwxrwxrwx 1 root root      32 May 20 16:43 libGLESv1_CM_nvidia.so.1 -> libGLESv1_CM_nvidia.so.440.33.01
    -rw-r--r-- 1 root root   63696 Nov 12  2019 libGLESv1_CM_nvidia.so.440.33.01
    lrwxrwxrwx 1 root root      29 May 20 16:43 libGLESv2_nvidia.so.2 -> libGLESv2_nvidia.so.440.33.01
    -rw-r--r-- 1 root root  111416 Nov 12  2019 libGLESv2_nvidia.so.440.33.01
    lrwxrwxrwx 1 root root      15 May 21  2016 libGLU.so.1 -> libGLU.so.1.3.1
    -rw-r--r-- 1 root root  453352 May 21  2016 libGLU.so.1.3.1
    lrwxrwxrwx 1 root root      15 May 10  2019 libGLX.so.0 -> libGLX.so.0.0.0
    -rw-r--r-- 1 root root   68144 May 10  2019 libGLX.so.0.0.0
    lrwxrwxrwx 1 root root      16 Feb 19 05:09 libGLX_indirect.so.0 -> libGLX_mesa.so.0
    lrwxrwxrwx 1 root root      20 Feb 19 05:09 libGLX_mesa.so.0 -> libGLX_mesa.so.0.0.0
    -rw-r--r-- 1 root root  488344 Feb 19 05:09 libGLX_mesa.so.0.0.0
    lrwxrwxrwx 1 root root      26 May 20 16:43 libGLX_nvidia.so.0 -> libGLX_nvidia.so.440.33.01
    -rw-r--r-- 1 root root 1114496 Nov 12  2019 libGLX_nvidia.so.440.33.01
    lrwxrwxrwx 1 root root      22 May 10  2019 libGLdispatch.so.0 -> libGLdispatch.so.0.0.0
    -rw-r--r-- 1 root root  612792 May 10  2019 libGLdispatch.so.0.0.0
user@host:/usr/lib/x86_64-linux-gnu$ ll mesa
    ls: cannot access 'mesa': No such file or directory

ホストコンピュータにCUDA 10.2がありますが、これが必要かどうか、問題が発生する可能性があるかどうかわかりません。

この問題を解決する方法がわかりません。

どんなアドバイスもありがとうございます。

答え1

これら2つのエラーは次にも表示されます。WSL2（Linux用Windowsサブシステム）を使用してDockerのGUIを介してROSを実行する。

このエラーはlibGL error: No matching fbConfigs or visuals found次の方法で解決できます。

export LIBGL_ALWAYS_INDIRECT=1

このエラーはlibGL error: failed to load driver: swrast次の方法で解決できます。

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

おそらく無関係な注意：

「DockerガイドでGUIを使用するROS」を実行するには、dbusもインストールされている必要があります。

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y dbus

dbusをインストールした後にのみ問題の2つのエラーが表示されるので、ここでは関係がないと思いますが、問題の背景を知らないので役に立つかもしれません。 dbus をインストールするとエラーが削除されます。D-Busライブラリが正しく設定されていないようです。システムuuidを読み取れません。 「/var/lib/dbus/machine-id」を開けません。。

答え2

nvidia/cuda:8.0-runtime-ubuntu16.04回避策は、イメージを手動で交換してnvidia/opengl:1.0-glvnd-runtime-ubuntu16.04CUDA 8をインストールすることです。

CUDA 8のインストール： https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/-/blob/ubuntu16.04/8.0/runtime/Dockerfile

displaynvidia関数varに追加することを忘れないでください：

ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility,display

https://hub.docker.com/r/nvidia/opengl

答え3

Nvidiaを使用するホストシステム（Ubuntu 22）のDockerコンテナ（Ubuntu 18）で同様のエラーが発生しました。私がしたことは次のとおりです。

ステップ1（から所有者マシン）：＃nvidia-container-toolkitのインストール

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu22.04/nvidia-docker.list > /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
apt update
apt -y install nvidia-container-toolkit
systemctl restart docker

#テスト

docker run --gpus all nvidia/cuda:11.5.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

＃テストに問題がある場合は、ホストを再起動してください。

ステップ2（dockerを実行）＃NVIDIA_VISIBLE_DEVICES = all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES = all --gpus allフラグを使用して実行します。

#私の場合:

docker run -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all  --gpus all -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY myimage

ステップ3（vscode devcontainerを使用している場合）

#devcontainer.jsonの実行パラメータに次のものを指定します。

"runArgs": [
    "-e","DISPLAY=:1",
    "-e","NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all",
    "-e","NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all",
    "--gpus","all",
    "--runtime=nvidia",
]

#decontainer.jsonのマウントセクションで：

"mounts": [
    "source=/tmp/.X11-unix,target=/tmp/.X11-unix,type=bind",
],

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