Docker是一種輕量級容器技術，它可以幫助開發人員在幾秒鐘內構建、打包和部署應用程序。另一方面，GPU是一種強大的計算設備，它可以在處理復雜數據時提供更快的計算速度和并行處理能力。因此，在Docker容器中使用GPU可以提高應用程序的計算能力和性能。

在Docker中使用GPU，需要首先確保安裝了GPU驅動程序和Nvidia Container Toolkit工具。然后，在Dockerfile中設置運行基礎鏡像，如：

FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu

接下來，在Dockerfile中使用environment指令來設置環境變量：

ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility

這將確保Docker容器可以訪問所有GPU設備，并支持GPU計算和GPU管理功能。

然后，在Dockerfile中可以使用RUN指令來安裝所需的軟件和庫，例如：

RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3 \
python3-pip \
python3-dev \
python3-setuptools \
python3-wheel \
libnvidia-compute-450 \
libnvidia-gl-450 \
libnvidia-ifr1-450

這將安裝Python和必要的CUDA庫，以便可以在容器中使用GPU。

最后，在Dockerfile中可以使用CMD指令來設置容器的啟動命令。例如：

CMD ["python3", "my_script.py"]

這將啟動一個Python腳本，并在容器中使用GPU進行計算。

因此，通過在Docker容器中使用GPU，開發人員可以輕松地構建和部署使用GPU計算的應用程序，并提高其計算能力和性能。