Docker是一個開源的應用容器引擎，它讓開發者可以將自己的應用程序及其依賴項打包到一個可移植的容器中，然后發布到任何流行的操作系統上，從而實現應用程序在不同平臺上的部署和運行。CUDA則是一種由NVIDIA公司推出的并行計算平臺和編程模型，它能夠利用GPU的計算能力加速各種計算密集型應用程序的運行。

在這篇文章中，我們將討論如何在Docker容器中安裝和配置CUDA。

首先，為了能夠在Docker容器中訪問GPU硬件，我們需要確保我們的宿主機已經安裝了NVIDIA驅動程序和CUDA工具包。具體的安裝指南可以參考NVIDIA的官方文檔。

接下來，我們需要在Docker容器中安裝NVIDIA Container Toolkit，這是一個由NVIDIA提供的官方工具，它能夠讓Docker容器在宿主機上訪問GPU硬件。

# 安裝Docker，這里以Ubuntu系統為例
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
# 安裝NVIDIA Container Toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

安裝完NVIDIA Container Toolkit之后，我們就可以在Docker容器中使用GPU硬件了。下面是一個簡單的示例，在容器中運行一個CUDA程序。

# 創建一個包含CUDA開發環境的Docker鏡像
FROM nvidia/cuda:11.0-devel-ubuntu18.04
# 安裝CUDA示例程序
RUN apt-get update && apt-get install -y cuda-samples
# 編譯CUDA示例程序
RUN cd /usr/local/cuda/samples/0_Simple/vectorAdd && \
make
# 運行CUDA示例程序
CMD ["/usr/local/cuda/samples/0_Simple/vectorAdd/vectorAdd"]

在這個示例中，我們使用了nvidia/cuda:11.0-devel-ubuntu18.04這個預構建的Docker鏡像作為基礎鏡像，它已經包含了CUDA開發環境。接著，我們安裝了CUDA示例程序，編譯并運行了其中的一個程序。最后，在Docker容器中運行這個鏡像，就可以看到CUDA示例程序成功地在容器中運行。

總的來說，使用Docker可以讓我們更方便地配置和部署CUDA應用程序，尤其是在多個平臺之間進行遷移時更具優勢。通過安裝NVIDIA Container Toolkit和創建相應的Docker鏡像，我們可以輕松地在Docker容器中使用CUDA，并加速各種計算密集型應用程序的運行。