隨著人工智能的快速發展，對于圖像和視頻處理的需求也越來越大。而GPU顯卡作為深度學習訓練和推理的核心計算設備，其性能是非常重要的。為了提高GPU利用率，越來越多的企業開始使用Docker容器技術來構建顯卡分布式系統。

在Docker容器中使用顯卡并不是一件容易的事情。首先，需要在主機上安裝顯卡驅動程序，并確保驅動程序和容器中的CUDA和cuDNN版本相同。其次，需要在容器中安裝相關GPU支持的軟件包和庫。

為了避免以上繁瑣的配置，可以使用一些已經集成GPU支持的Docker鏡像。例如，Nvidia提供了一個基于Ubuntu的鏡像，已經預裝了NVIDIA驅動程序和CUDA工具包。通過運行該鏡像，容器中就可以訪問主機上的顯卡資源了。

docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi

上述命令會在容器內運行nvidia-smi命令，如果一切順利，就可以在容器中查看到所有可用的顯卡資源。

除了Nvidia提供的鏡像外，還有很多其他公司和社區提供的Docker鏡像。例如，Kubernetes平臺提供了一個名為KubeFlow的項目，其中包含了基于TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度學習框架的GPU支持鏡像。

總之，使用Docker分布式顯卡系統可以方便地管理GPU資源，并且能夠快速部署和升級應用程序。隨著人工智能技術的不斷發展，這種技術也將在未來有著廣泛的應用。