「Docker Desktop不要の時代」は 来たのか？

正式版になったWSL containerにアップデートして、GeForceとRadeonのGPUコンテナの動作まで試してみた

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1. 「Docker Desktop不要の時代」は 来たのか？ 正式版になったWSL containerにアップデートして、 GeForceとRadeonのGPUコンテナの動作まで試してみた 2026-10-10 GitHub Dev Days Nagoya, Japan LT資料 上田茂雄（@ueponx）
2. ueponx @ueponx 上田茂雄 uepon日々の備忘録 上田 茂雄 / Ueda Shigeo https://uepon.hatenadiary.com/ 所属 コミュニティ 中京テレビ放送 セキュリティ監理室（ソロ部署） • IBM Champion 8年連続選出（2026含む） 名城大学 非常勤講師 愛知大学 非常勤講師 京都精華大学 非常勤講師 • Nagoazu運営 Azure User Group Nagoya • SeeedJP UG運営 IoT / Maker Community • SORACOM UG 東海 運営 IoT Skills & Interests IBM Champion Node-RED 8年+ IoT / Raspberry Pi RDF / Neo4j MCP / AI Agent 放送システム watsonx AI / LLM Azure RAG / GraphRAG ローカルLLM ナレッジグラフ
3. 前回のおさらい 秋に、本当に出た 2026年6月29日 2026年7月3日 2026年9月29日 WSL 2.9.3 前回のブログ記事 WSL 3.0.1 Public Preview開始 「GAは2026年秋を目標」と紹 一般提供（GA）開始 介 「WSL3」ではありません。上がったのはWSL本体のバージョン。ディストリビューションはWSL2のまま 正式版
4. 3か月越し 前回の答え合わせ 前回（7月）に書いたこと 正式版（10月）では 判定 GAは2026年秋を目標 9月29日にGA 予定どおり wslcはwslの新名称ではない 役割は別のまま。wslcはコンテナ用に追加された機能 そのまま 導入には--pre-releaseが必要 wsl --updateだけでよい 変わった Compose相当の機能がない 正式版でも未実装。次の最優先機能として開発中 名前まわりの整理はそのまま通用。いちばんの宿題だったComposeは持ち越し まだ
5. アップデート アップデートは1行 Windows PowerShell ― □ × PS> wsl --update --pre-release 正式版になったので、--pre-releaseはもう付けない 付けると開発版へ 日本語版は古いまま クセで付けると、次の開発版の系列 Microsoft Learn日本語版は10 wsl --updateの実行結果と、更新 を取りに行ってしまう 月6日時点でプレビュー当時の手順 後のwsl --version 。英語版を見る ブログ4-2と4-3の画像をここに スクリーンショット
6. GPU編 1 GTX 1650（検証用PC） GTX 1650は--gpus allを付けるだけで動いた 1 wslc run --help GPUのオプションは--gpusだけだった --gpus all スクリーンショット コンテナの中でnvidia-smiを実行した結果 2 3 ls -l /dev/dxg GPUの通り道がコンテナに渡る nvidia-smi ubuntu:latestでもフルパスなしで実行できる ブログ7-3の画像をここに 見えた 動いた torch.cuda.is_available() 4 PyTorchからGTX 1650 with Max-Q Designを認 識 True pytorch/pytorch:latestは7.6GB。しかも作成 は2年前だった
7. GPU編 1 GTX 1650（検証用PC） GTX 1650は--gpus allを付けるだけで動いた 1 wslc run --help GPUのオプションは--gpusだけだった --gpus all スクリーンショット コンテナの中でnvidia-smiを実行した結果 2 3 ls -l /dev/dxg GPUの通り道がコンテナに渡る nvidia-smi ubuntu:latestでもフルパスなしで実行できる ブログ7-3の画像をここに 見えた 動いた torch.cuda.is_available() 4 PyTorchからGTX 1650 with Max-Q Designを認 識 True pytorch/pytorch:latestは7.6GB。しかも作成 は2年前だった
8. GPU編 2 Radeon AI PRO R9700 R9700も、イメージをビルドでいける！ Containerfile 約10分でビルド、25.3GB NVIDIA コンテナ Radeon コンテナ + librocdxg FROM rocm/pytorch:latest ADD …/rocdxg-roct_1.2.2_amd64.deb /tmp/ RUN dpkg -i /tmp/rocdxg-roct_1.2.2_amd64.deb ENV HSA_ENABLE_DXG_DETECTION=1 /dev/dxg /dev/dxg rocminfo R9700（gfx1201）を認識 PyTorch Windowsのドライバー --gpus allだけで動いた is_available()がTrue Windowsのドライバー 公式手順なし。librocdxg入りの イメージを自作した スクリーンショット rocminfoの画面（ブログ8-5）
9. GPU編 2 Radeon AI PRO R9700 R9700も、イメージをビルドでいける！ Containerfile 約10分でビルド、25.3GB NVIDIA コンテナ Radeon コンテナ + librocdxg FROM rocm/pytorch:latest ADD …/rocdxg-roct_1.2.2_amd64.deb /tmp/ RUN dpkg -i /tmp/rocdxg-roct_1.2.2_amd64.deb ENV HSA_ENABLE_DXG_DETECTION=1 /dev/dxg /dev/dxg rocminfo R9700（gfx1201）を認識 PyTorch Windowsのドライバー --gpus allだけで動いた is_available()がTrue Windowsのドライバー 公式手順なし。librocdxg入りの イメージを自作した スクリーンショット rocminfoの画面（ブログ8-5）
10. まとめ 「Docker Desktop不要の時代」は来たのか？ 単体のコンテナを動かす かなり来た Composeを使う開発 まだ早い。Docker Desktopは残す GPUコンテナ いける！ ただ、手軽さはNVIDIAに軍配 Radeonもイメージを1回ビルドすれば動いた 正式版はwsl --updateの1行で入ります。詳しくはブログで https://uepon.hatenadiary.com/entry/2026/10/10/104740 ブログ記事