Docker作為一種快速構(gòu)建、打包和部署應(yīng)用程序的技術(shù)，越來越受到開發(fā)者和運(yùn)維人員的喜歡。而GPU資源作為近年來流行的計(jì)算資源，其在深度學(xué)習(xí)與人工智能等領(lǐng)域中也變得愈發(fā)重要。本篇文章將簡要介紹Docker如何利用GPU資源來加速應(yīng)用程序的運(yùn)行。

// GPU資源的使用
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:9.2-cudnn7-devel nvidia-smi
運(yùn)行上述命令，若能顯示GPU信息，說明已經(jīng)成功地在Docker中使用了GPU資源。

從上述命令中可以看到，要在Docker中使用GPU資源，需要利用nvidia-docker這個(gè)工具。nvidia-docker在功能上相當(dāng)于對(duì)Docker進(jìn)行了一層封裝，使得Docker可以直接調(diào)用主機(jī)上的GPU資源。 nvidia/cuda:9.2-cudnn7-devel是包含了CUDA和CUDNN的Docker鏡像，其中CUDA是NVIDIA公司開發(fā)的一種并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型，而CUDNN是CUDA的加速庫，也是深度學(xué)習(xí)常用的加速庫之一。

// GPU資源的限制
docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu
上述命令啟動(dòng)了一個(gè)包含TensorFlow的GPU鏡像，并將其分配給所有可用的GPU資源。需要注意的是，在使用Docker分配GPU資源時(shí)也需要考慮資源的限制，避免將全部的GPU資源分配給單個(gè)容器，導(dǎo)致其他應(yīng)用程序無法使用GPU資源而出現(xiàn)運(yùn)行失效情況。因此，需要在docker run命令中通過--gpus參數(shù)來對(duì)GPU資源進(jìn)行限制，以確保其他的應(yīng)用程序可以正常訪問GPU資源。

總之，Docker是一種極為方便和實(shí)用的技術(shù)，在開發(fā)和部署應(yīng)用程序時(shí)可以大大地提高效率和方便性。而GPU資源作為近年來流行的計(jì)算資源，通過nvidia-docker和--gpus參數(shù)的使用可以輕松實(shí)現(xiàn)Docker中的GPU資源分配，提高應(yīng)用程序的計(jì)算性能。