Docker是一種流行的虛擬化技術(shù)，它允許我們快速構(gòu)建，部署和運(yùn)行應(yīng)用程序。而GPU是一種高性能計算資源，可以加速深度學(xué)習(xí)和其他計算密集型任務(wù)。盡管Docker和GPU在不同的方面具有優(yōu)點(diǎn)，但它們可以結(jié)合使用來構(gòu)建高效的應(yīng)用程序。

在Docker中使用GPU共享，我們需要安裝nvidia-docker和CUDA驅(qū)動程序。具體步驟如下：

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo systemctl restart docker

上述命令首先添加nvidia-docker的gpgkey，然后將nvidia-docker的源列表添加到Ubuntu的軟件源，并通過apt-get安裝nvidia-docker2。最后，重啟docker服務(wù)以使更改生效。

現(xiàn)在我們可以使用nvidia-docker命令來運(yùn)行帶有GPU共享的Docker容器。我們可以將以下內(nèi)容添加到Dockerfile中：

FROM nvidia/cuda:11.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && \
apt-get install -y python3-pip && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip3 install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt
WORKDIR /app
COPY . /app
CMD python3 /app/main.py

上述Dockerfile基于nvidia/cuda:11.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04映像構(gòu)建，該映像中已安裝CUDA和cuDNN庫。我們還安裝Python3和所需的其他庫。最后，將應(yīng)用程序代碼復(fù)制到/app目錄中。CMD指令指定了該容器的默認(rèn)命令為運(yùn)行main.py腳本。

現(xiàn)在，我們可以用以下命令來構(gòu)建和運(yùn)行該容器：

$ docker build -t myapp .
$ nvidia-docker run --rm myapp

上述命令首先構(gòu)建一個名為myapp的鏡像，然后運(yùn)行一個帶有GPU共享的容器。--rm參數(shù)指示Docker在容器停止時自動清除容器，以便我們不必手動清理容器。

總之，Docker和GPU結(jié)合使用可以讓我們快速構(gòu)建，部署和運(yùn)行高效的應(yīng)用程序。通過安裝nvidia-docker和CUDA驅(qū)動程序，我們可以輕松地在Docker容器中共享GPU資源。