Docker是一種容器技術(shù)，它可以將應(yīng)用程序和其依賴項打包在一個獨立的容器中，從而提高應(yīng)用程序的可移植性和可伸縮性。在使用Docker運行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序時，多GPU就是必須考慮的一個問題。
在Docker中，可以使用nvidia-docker工具來實現(xiàn)多GPU支持。nvidia-docker是一個可執(zhí)行文件，它可以實現(xiàn)Docker容器對NVIDIA GPU的透明訪問。
需要注意的是，在使用nvidia-docker之前，需要先進行一些設(shè)置。首先，需要啟用NVIDIA Docker插件，具體配置方式可以參考NVIDIA Docker插件的官方文檔。其次，需要在Dockerfile文件中設(shè)置CUDA和cuDNN的環(huán)境變量，以便Docker容器可以正確地使用NVIDIA GPU。
FROM nvidia/cuda:11.0-devel-ubuntu20.04
ENV CUDNN_VERSION=8.0.5.39
ENV CUDA_VERSION=11.0
ENV CUDA_HOME=/usr/local/cuda
ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
libcudnn8=$CUDNN_VERSION-1+cuda$CUDA_VERSION \
libcudnn8-dev=$CUDNN_VERSION-1+cuda$CUDA_VERSION \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# ... 安裝其他依賴項和配置 ...
CMD ["/bin/bash"]當(dāng)Docker容器啟動時，nvidia-docker會將宿主機上的NVIDIA驅(qū)動程序和CUDA/cuDNN庫映射到容器中，從而使得容器內(nèi)的應(yīng)用程序可以直接使用GPU。
在運行Docker容器時，需要使用nvidia-docker命令來代替docker命令。例如，下面的命令將啟動一個基于PyTorch的Docker容器，并使用兩個NVIDIA GPU：
nvidia-docker run -it --name my_container --gpus all pytorch:latest python my_script.py --device 0,1在my_script.py中，可以使用torch.cuda.device_count()函數(shù)來獲取容器內(nèi)可用的GPU數(shù)量，并使用torch.device()函數(shù)來指定要使用的GPU。例如：
import torch
device_count = torch.cuda.device_count()
device = torch.device("cuda:0" if device_count >0 else "cpu")
# ... 在設(shè)備上運行模型 ...總之，nvidia-docker使得運行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序時多GPU變得非常容易，只需進行少量的配置即可實現(xiàn)。