Docker是一款著名的虛擬化技術，可以幫助用戶快速構建、測試和部署應用程序。隨著AI/機器學習的興起，更多的應用程序需要使用顯卡進行大規模并行計算。本文將介紹如何在Docker中使用顯卡。

首先，我們需要安裝NVIDIA驅動程序，以及NVIDIA Docker的官方鏡像。以下是安裝命令：

# 安裝NVIDIA驅動
sudo apt-get install -y curl gnupg2
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu18.04/nvidia-docker.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
# 下載NVIDIA Docker鏡像
docker pull nvcr.io/nvidia/cuda:11.0-devel-ubuntu18.04

接下來，我們需要在Dockerfile中添加以下內容：

# 在Dockerfile中添加以下代碼
FROM nvcr.io/nvidia/cuda:11.0-devel-ubuntu18.04
RUN apt-get update && apt-get install -y libgl1-mesa-glx libsm6 libxext6 libxrender-dev 
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility

最后，我們可以構建鏡像并運行容器：

# 構建鏡像
docker build -t my_image .
# 運行容器
docker run --gpus all my_image

總結而言，使用Docker進行并行計算的好處在于可以將應用程序打包成一個容器，并在不同的環境之間進行移植和部署，同時減少需要維護的硬件設備數量。希望本文可以幫助您成功地在Docker中使用顯卡。