Docker是一個輕量級的容器化技術，可以將應用程序與其依賴庫打包在一起，以實現隔離與可移植性。Docker的一個重要特性是可以在一個宿主機上同時運行多個容器。但是，對于需要GPU加速的應用程序，如機器學習和深度學習算法，如何實現在多個容器之間共享GPU是一個重要的挑戰。

Docker提供了幾種不同的方式來共享GPU：

$ docker run --gpus all my-gpu-app

此命令將創建一個新的容器并將所有可用的GPU分配給該容器。在容器內部，可以通過相應的CUDA庫調用GPU。這是最簡單的GPU共享方案，但它不能將GPU同時分配給多個容器。

$ docker run --gpus 'device=0' my-gpu-app

這將分配特定的GPU設備給容器，例如“device=0”將分配第一個GPU設備給容器。然后，可以在容器內使用相應的CUDA庫來調用GPU。這種方式可以在多個容器之間共享GPU，但需要手動為每個容器指定GPU設備。

$ docker run --runtime=nvidia my-gpu-app

這種方式可以將所有可用的GPU設備在容器之間共享，而無需手動指定設備。這是最方便的GPU共享選項，但也是最不靈活的選項。

除了這些選項之外，還有幾個基于Docker的GPU共享解決方案，例如NVIDIA-docker和Kubernetes，它們在不同的使用情況下提供了更復雜的GPU共享方式。