Docker中GPU的使用指南

在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。Docker作为流行的容器化平台，允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器，在不同的环境中运行。当需要在Docker容器中利用GPU的计算能力时，我们需要进行一些特定的配置和设置。本文将详细介绍如何在Docker中使用GPU，从环境准备到实际应用，帮助你充分利用GPU的性能。

一、环境准备

在开始之前，确保你的系统满足以下条件：

• 已安装NVIDIA GPU驱动：这是使用GPU的基础，确保驱动版本与CUDA兼容。
• 安装Docker：确保Docker已正确安装并运行。
• 安装NVIDIA Container Toolkit：这是让Docker支持GPU的关键工具。

以下是安装NVIDIA Container Toolkit的步骤（以Ubuntu系统为例）：

# 1. 添加NVIDIA容器工具的存储库
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey |