最近，隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的發(fā)展，GPU（圖形處理器）成為了很多任務(wù)的必選硬件設(shè)備。然而，對(duì)于使用Docker容器的開發(fā)人員來說，如何在容器中使用GPU卻成為了一個(gè)挑戰(zhàn)。

幸運(yùn)的是，自Docker 19.03版本起，就開始支持在容器中使用GPU。下面，我們就來看看如何在Docker中使用GPU。

docker run --gpus all ...

可以看到，在啟動(dòng)容器時(shí)，需要加上"--gpus all"這個(gè)參數(shù)。這個(gè)參數(shù)會(huì)自動(dòng)檢測(cè)宿主機(jī)上的可用GPU，并將其分配給容器。我們也可以指定具體的GPU，如"--gpus 0,1"來分配特定的GPU。

FROM tensorflow/tensorflow:1.13.2-gpu-py3
...
WORKDIR /app
...
CMD ["python", "train.py"]

我們還需要在Dockerfile中指定基礎(chǔ)鏡像，以及安裝相應(yīng)的GPU驅(qū)動(dòng)和GPU版本的TensorFlow等庫(kù)。此外，在CMD命令中也需要指定使用GPU的Python程序。

總結(jié)來說，在Docker中使用GPU，需要在啟動(dòng)容器時(shí)加上"--gpus all"參數(shù)，并在Dockerfile中指定GPU相關(guān)的設(shè)置。