Docker是一種虛擬化技術，可以將應用程序和其依賴項打包成稱為鏡像的獨立單元，并在任何運行Docker的環境中進行部署，從而提高應用程序的可移植性和可伸縮性。Docker 19.0版本的主要改進之一是支持GPU加速，這使得Docker在處理機器學習、數據挖掘等計算密集型任務時非常有用。

FROM nvidia/cuda:10.2-base
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
COPY requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip3 install -r /app/requirements.txt
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["python3", "app.py"]

上面的代碼段演示了如何創建一個Docker鏡像，該鏡像支持GPU加速，并以Python為示例語言。首先，在基礎映像中使用nvidia/cuda:10.2-base，它提供了適用于GPU的CUDA運行時。接下來，安裝Python和應用程序的依賴項。請注意，需要將依賴項列在requirements.txt文件中，并將其復制到應用程序目錄中。然后，將應用程序代碼復制到鏡像中，并設置工作目錄。最后，使用CMD指令指定運行應用程序時要運行的默認命令。

使用Docker GPU加速有幾個好處。首先，它可以更快地處理計算密集型任務，從而提高應用程序的性能。其次，它提高了應用程序的可移植性，因為它消除了在不同平臺之間部署應用程序時的兼容性問題。最后，它增強了安全性，因為它可以隔離應用程序和主機系統，并提供可視化的容器控制臺，以便管理員跟蹤容器的行為。