在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，GPU被廣泛用于深度學(xué)習(xí)等高性能計(jì)算任務(wù)。而Docker則是一種容器化技術(shù)，可以方便地打包、運(yùn)輸和部署應(yīng)用程序。在這篇文章中，我們將介紹使用4個(gè)GPU的Docker環(huán)境的搭建和使用。

首先，我們需要在計(jì)算機(jī)上安裝Docker。可以參考Docker官網(wǎng)提供的文檔執(zhí)行相應(yīng)的操作。接下來(lái)，我們需要從Docker Hub上下載已經(jīng)配置好的鏡像，比如Nvidia提供的CUDA鏡像，可以在該鏡像中使用4個(gè)GPU。

docker pull nvidia/cuda:11.4.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04

上述命令可以下載一個(gè)基于Ubuntu 20.04的CUDA 11.4.2鏡像，并且支持cudnn 8。接下來(lái)，我們可以創(chuàng)建一個(gè)容器：

docker run -it --gpus all nvidia/cuda:11.4.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 bash

該命令會(huì)創(chuàng)建一個(gè)交互式的Bash Shell，并且使用所有可用的GPU。這樣我們就進(jìn)入了該Docker鏡像的環(huán)境中，可以進(jìn)行各種操作了。

如果我們需要在Docker容器中運(yùn)行一個(gè)Python程序，可以使用以下命令創(chuàng)建一個(gè)新的Dockerfile文件：

FROM nvidia/cuda:11.4.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3 \
python3-pip \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
ADD requirements.txt /tmp/requirements.txt
RUN pip3 install -r /tmp/requirements.txt
ADD app.py /root/
CMD ["python3", "/root/app.py"]

該Dockerfile安裝了Python3和pip3，并且讀取該目錄下的requirements.txt文件安裝Python依賴(lài)包。同時(shí)，也將app.py復(fù)制到Docker容器的/root/目錄下，并在容器啟動(dòng)時(shí)運(yùn)行該P(yáng)ython程序。

最后，我們可以使用以下命令構(gòu)建和運(yùn)行該Docker容器：

docker build -t my-python-app .
docker run -it --gpus all my-python-app

上述命令創(chuàng)建一個(gè)名為my-python-app的Docker鏡像，并且使用所有可用的GPU運(yùn)行容器。

總之，使用4個(gè)GPU的Docker環(huán)境可以方便地進(jìn)行深度學(xué)習(xí)等高性能計(jì)算任務(wù)的開(kāi)發(fā)和運(yùn)行。同時(shí)，我們可以使用類(lèi)似Python的編程語(yǔ)言進(jìn)行應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)，也可以根據(jù)自己的需求自定義鏡像和容器環(huán)境。