"NVIDIA container已停止工作" 这个描述通常指的是在使用NVIDIA的GPU技术运行容器时遇到了问题。这种情况可能由多种原因引起，以下是一些建议的解决步骤和可能的原因：

1. **驱动问题**：确保你的NVIDIA驱动是最新的，并且与你的GPU和操作系统兼容。过时的驱动可能会导致容器运行时出现问题。

2. **Docker与NVIDIA容器运行时**：确保你使用的是支持NVIDIA GPU的Docker运行时环境，如NVIDIA Container Toolkit。如果你使用的是旧版本的Docker或容器运行时环境，可能会出现兼容性问题。

3. **资源分配问题**：确保为容器分配了足够的GPU资源。有时，如果容器没有足够的GPU内存或计算资源，它可能会停止工作。

4. **容器配置问题**：检查容器的配置是否正确。确保你在运行容器时使用了正确的参数和设置。

5. **系统日志**：查看系统日志或Docker日志以获取更多关于问题的详细信息。这可能会提供关于为什么容器停止工作的线索。

6. **依赖问题**：确保所有必要的依赖项都已正确安装，并且与你的NVIDIA容器兼容。

7. **更新与重装**：尝试更新NVIDIA驱动和Docker到最新版本，或完全重新安装NVIDIA Container Toolkit。

8. **查看文档和支持**：访问NVIDIA和Docker的官方文档以获取更详细的解决方案和故障排除步骤。你也可以查看相关的社区论坛或支持渠道，看看是否有人遇到过类似的问题并分享了解决方案。

如果以上建议都不能解决问题，建议提供更详细的错误信息或日志，以便更准确地定位问题。

nvidia container已停止工作

如果您在使用NVIDIA容器时遇到了容器停止工作的问题，以下是一些可能的解决方法：

1. 检查NVIDIA驱动和容器工具的安装：确保您的系统已安装正确的NVIDIA驱动和容器工具（如NVIDIA Container Toolkit）。确保您使用的是与您的GPU型号兼容的驱动程序版本。

2. 检查Docker配置：确保您的Docker配置正确，并且已正确配置NVIDIA容器的运行时。您可以通过编辑Docker配置文件（通常是`/etc/docker/daemon.json`）来配置NVIDIA运行时。确保文件中有正确的配置选项，例如启用NVIDIA运行时。

3. 检查容器日志：查看容器的日志以获取更多关于停止工作的详细信息。您可以使用`docker logs`命令来查看容器的日志输出。日志中可能包含有关错误或问题的有用信息。

4. 更新系统和软件：确保您的操作系统和Docker都更新到最新版本。有时，旧版本的软件可能会导致兼容性问题。

5. 检查资源限制：确保您的容器有足够的资源来运行，包括内存、CPU和GPU资源。您可以调整Docker容器的资源限制以确保足够的资源可用。

6. 检查NVIDIA GPU状态：确保您的NVIDIA GPU正常工作并且没有任何故障。您可以运行一些简单的GPU测试程序来检查其状态。

7. 重新启动Docker和容器：尝试重新启动Docker服务并重新启动容器，以查看问题是否得到解决。

如果上述方法仍然无法解决问题，您可能需要更详细地检查您的系统配置和日志以找到更具体的问题所在。此外，您也可以参考NVIDIA和Docker的官方文档或社区支持渠道，以获取更多帮助和解决方案。