Docker是一種常用的容器化技術(shù)，可以在一個(gè)機(jī)器上運(yùn)行多個(gè)獨(dú)立的應(yīng)用程序。Docker容器是輕量級(jí)的，且可以跨平臺(tái)運(yùn)行。但是，Docker會(huì)占用GPU資源嗎？這是一個(gè)需要我們關(guān)注的問題。

答案是肯定的。Docker可以使用GPU資源來提高容器中應(yīng)用程序的性能。但是，要想在Docker容器中使用GPU，需要做一些配置工作。下面是使用GPU的Docker容器配置。

# 在Linux系統(tǒng)上安裝NVIDIA驅(qū)動(dòng)程序和CUDA工具
$ apt-get install linux-image-extra-virtual
$ apt-get install nvidia-384 nvidia-smi
$ apt-get install cuda
# 在Docker中安裝NVIDIA容器運(yùn)行時(shí)
$ 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
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install nvidia-docker2
$ sudo pkill -SIGHUP dockerd
# 運(yùn)行帶有GPU支持的容器
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

在容器中使用GPU可以提高應(yīng)用程序的性能，例如智能視頻分析和深度學(xué)習(xí)等。但是，在使用GPU的容器時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：

• 檢查主機(jī)的GPU類型和容器的GPU類型是否一致。
• 了解容器中GPU的數(shù)量和狀態(tài)。
• 避免在容器中同時(shí)運(yùn)行多個(gè)應(yīng)用程序。

在Docker中使用GPU資源能夠提高容器中應(yīng)用程序的性能，但需要進(jìn)行一些必要的配置。希望以上介紹能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?/p>