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Docker GUIアプリ実行検証

#docker#experiment#wsl2024/6/20

概要

ソフトウェア開発をしていると、開発・実行に必要な依存ソフトウェアをインストールする必要が生じる。 それがそのプロジェクトのみに対して有効であるならば良い。 しかし、特にランタイムに関して、そうであるとは限らない。 そのため、「あるプロジェクトを進行していたために、偶然にも他のプロジェクトを上手く進行できていた」という不都合が発生するのである。 このような不都合のうち、ソフトウェアの実行環境について解決する技術こそが、Dockerである。 ――と、私は理解している。

さて、DockerはGUIアプリケーションの実行に弱いという問題点を持つ。 Dockerコンテナの需要あるいはまたGUIアプリケーションの需要を見るに、GUIアプリケーションをコンテナ化したところで、とりわけメリットがあるわけでもない。 この問題が解決するのは遠い未来だろうと思わざるを得ない。 しかし、GUIアプリケーションもコンテナ化できるのであれば、できるに越したことはない。 Vulkanを試用するためにvulkan-toolsをインストールする必要も、ゲームを起動するためにlibglfw3をインストールする必要もなくなるのだから。

以上、Docker(と言うより仮想化技術)への期待を込めて、DockerコンテナによるGUIアプリケーション実行のパフォーマンス検証を行った。 その結果を本記事に記す。

ソースコードはこちら

Windowsにおける検証

仮想化する以上、主要OSすべてで動いて欲しい。 そのため、敢えてWindowsでも検証を行った。

  • Windows 10 Home
  • AMD Ryzen 5 3600
  • NVIDIA GeForce GTX 1650

ホストOSがWindowsである場合、GUIアプリケーションの実行には、WSLgを用いる方法とVcXsrvを用いる方法の二つがある。 しかし、前者を採用するのが良いだろうと考えられる。 これは、両者のできること・できないことは同じであり、後者はパフォーマンスが下がるかつVcXsrvを入れる都合上ホストの環境が汚れるためである。

ソフトウェアレンダリング

X Serverを用いる。 この都合上、WSLgを用いる場合は次の設定が必要である。

    environment:
      - DISPLAY=$DISPLAY
    volumes:
        - type: bind
          source: /tmp/.X11-unix
          target: /tmp/.X11-unix

Linuxでは上に加え、次の設定が必要である。

    user: $DOCKER_USER

一方、VcXsrvを用いる場合は次の設定が必要である。

    environment:
      - DISPLAY=host.docker.internal:0.0

描画のパフォーマンスは許容範囲であった。 しかし、特にVcXsrvを用いる場合、入力のパフォーマンスは悪いように感ぜられた。

ハードウェアレンダリング

GPUを用いるには厄介な設定が必要である。 WSLgを用いる場合、NVIDIA Container Toolkitをインストールした上で、次の設定が必要である。

    environment:
      - DISPLAY=$DISPLAY
      - LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/wsl/lib
    volumes:
      - type: bind
        source: /tmp/.X11-unix
        target: /tmp/.X11-unix
      - type: bind
        source: /mnt/wslg
        target: /mnt/wslg
      - type: bind
        source: /usr/lib/wsl
        target: /usr/lib/wsl
    devices:
      - /dev/dxg:/dev/dxg
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]

VcXsrvを用いる場合、次の設定が必要である。

    environment:
      - DISPLAY=host.docker.internal:0.0
      - LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/wsl/lib
    volumes:
      - type: bind
        source: /usr/lib/wsl
        target: /usr/lib/wsl
    devices:
      - /dev/dxg:/dev/dxg
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]

Linuxでは、--gpus allフラグが必要であるためか、Composeによる実行ができなかった。 そのため、次のシェルスクリプトによって実行した。

#!/bin/bash

if [ -z $(docker image ls -q Tengu712/docker-gui-experiment/glxgears) ]; then
    docker build -t Tengu712/docker-gui-experiment/glxgears .
fi

docker run \
    --gpus all \
    --user $DOCKER_USER \
    --env DISPLAY=$DISPLAY \
    --env NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
    --env NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all \
    --mount type=bind,source=/tmp/.X11-unix,target=/tmp/.X11-unix \
    Tengu712/docker-gui-experiment/glxgears

これにより、ベンダー名「Microsoft Corporation」、デバイス名「D3D12 (NVIDIA GeForce GTX 1650)」としてGPUが認識された。 ただし、NVIDIA以外のGPUでは検証していない。

まず、OpenGLのパフォーマンスに関して、ホストOSがWindowsであると垂直同期が効かなかった。 そのため、glxgearsもopenglも700FPS (WSLg)や90FPS (VcXsrv)で回転する。 リフレッシュレート60 FPSを決め打ちしてロジックを動かすアプリケーションは、想定外の動作をすることになる。 尚、ホストOSがLinuxであると垂直同期が取られた。

また、Vulkanのローダが動作しない。 vkcubeもvulkaninfoもvkCreateInstance()時点で失敗し起動すらしない。 nvidia/vulkanイメージを使っても、ベースイメージをArchlinuxにしてvulkan-icd-loaderとnvidiaをインストールしても、結果は変わらなかった。 mesa-vulkan-driversをインストールすればllvmpipeというデバイスにより実行できるようになるが、llvmpipeはCPUであり、矢張り垂直同期が取られない。

結論

学習目的には使えるが、実用には向かない。 また、Vulkanには使えない。 GUIアプリケーションがコンテナ化されるのは、まだ遠い未来のことだろう。

参考文献