在深度學(xué)習(xí)中，GPU已經(jīng)成為必不可少的資源。在許多情況下，人們需要同時運行多個基于GPU的任務(wù)。然而，GPU資源是有限的，如何分配GPU成為了一個重要的問題。在這種情況下，Docker作為一種虛擬化工具，很好地解決了這個問題。

docker run --gpus=all  # 指定使用所有GPU
docker run --gpus=“device=0,1”  # 指定使用相應(yīng)的GPU

有時候，我們需要將GPU分割為不同的部分。在這種情況下，nvidia-docker可以幫助我們實現(xiàn)GPU分割。

docker run --gpus “device=0,1” nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04 nvidia-smi

上面的命令可以將GPU分為0和1兩部分，然后在其上運行nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04鏡像。

可以看出，Docker和nvidia-docker似乎是我們實現(xiàn)GPU分配和合理利用的完美解決方案。它們提供了易于使用和高效的虛擬化GPU資源的方法。