WSL2上でビルドしたkaggle/docker-pythonが、pytorch上でGPUを認識しない

前提・実現したいこと

Windows 11 WSL2上にてKaggle配布のDocker Imageで構築した環境においてPyTorch・TensorflowがGPUを認識しません。
CUDA等は認識しているはずなのですが、原因を解消してGPUを使えるようにしたいです。

実行環境

Windows 11 Home Insider Preview Build 22478
WSL2 カーネルバージョン: 5.10.60.1
Ubuntu 20.04.3 LTS
Docker: Docker Engine - Community Version 20.10.9

https://github.com/Kaggle/docker-python をgit cloneし、WSL上で ./build --gpuを実行してimageを構築

発生している問題・エラーメッセージ

Docker Runコマンド

bash
1XXX@DESKTOP-0THGIM7:~$ docker run --mount type=bind,src=/root/work,target=/root/work --gpus all -it kaggle/python-gpu-build /bin/bash
2# Github readme.mdにはのRUNコマンドには--runtime=nvidia をオプションに指定せよとあるが、下記のエラーが発生するため --gpus allに変更している
3# docker: Error response from daemon: Unknown runtime specified nvidia.

Docker内 NVIDIA-SMI実行結果, CUDAのバージョン

bash
1root@1862737e9274:/# nvidia-smi
2Sat Oct 23 07:41:46 2021
3+-----------------------------------------------------------------------------+
4| NVIDIA-SMI 510.00       Driver Version: 510.06       CUDA Version: 11.0     |
5|-------------------------------+----------------------+----------------------+
6| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
7| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
8|                               |                      |               MIG M. |
9|===============================+======================+======================|
10|   0  NVIDIA GeForce ...  On   | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
11| N/A   47C    P8     6W /  N/A |    638MiB /  6144MiB |     N/A      Default |
12|                               |                      |                  N/A |
13+-------------------------------+----------------------+----------------------+
14
15+-----------------------------------------------------------------------------+
16| Processes:                                                                  |
17|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
18|        ID   ID                                                   Usage      |
19|=============================================================================|
20|  No running processes found                                                 |
21+-----------------------------------------------------------------------------+
22

PyTorchのバージョン、実行結果

bash
1root@1862737e9274:/# python
2Python 3.7.10 | packaged by conda-forge | (default, Sep 13 2021, 19:43:44)
3[GCC 9.4.0] on linux
4Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
5>>> import torch
6>>> print(torch.__version__)
71.9.1
8>>> print(torch.cuda.is_available())
9False
10# 実行結果がFALSEとなり、CUDAを認識していない

tensorflow 実行結果

python
1>>> from tensorflow.python.client import device_lib
2>>> device_lib.list_local_devices()
32021-10-23 07:47:37.338379: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX2 FMA
4To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
52021-10-23 07:47:37.398462: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:271] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected
62021-10-23 07:47:37.398522: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:156] kernel driver does not appear to be running on this host (1862737e9274): /proc/driver/nvidia/version does not exist
7[name: "/device:CPU:0"
8device_type: "CPU"
9memory_limit: 268435456
10locality {
11}
12incarnation: 4884049086330557377
13]
14# device_type CPUのみであり、GPUを認識していない