随着深度学习技术的发展，越来越多的应用需要使用到 GPU 进行计算。而 Docker 作为一个流行的容器化解决方案，也面临着对 GPU 支持的需求。本文将介绍如何在 Docker 容器中使用 GPU 加速计算，并提供示例代码。
安装 NVIDIA Docker
在开始之前，我们需要先安装 NVIDIA Docker。NVIDIA Docker 是一个支持在 Docker 容器中使用 GPU 的解决方案。安装步骤如下：
- 安装 Docker CE
如果当前系统没有安装 Docker CE，则需要先安装 Docker CE。安装步骤可以参考 Docker 官方文档。
- 安装 NVIDIA Docker
以下是在 Ubuntu 系统上安装 NVIDIA Docker 的步骤：
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- 测试 NVIDIA Docker 安装是否成功
运行以下命令：
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
如果可以看到类似下面的输出，则说明 NVIDIA Docker 安装成功了：
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在 Docker 容器中使用 GPU
接下来我们需要创建一个 Dockerfile，并在其中添加 GPU 加速的支持。以下是一个使用 TensorFlow GPU 版本的 Dockerfile 示例：
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-- --- --------------------在以上示例的 Dockerfile 中，我们继承了 TensorFlow GPU 版本的基础镜像，并安装了一些常用的 Python 库。需要注意的是，在使用 GPU 加速的 Docker 容器中，我们通常需要显式地设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES ，以指定使用哪些 GPU 设备。
运行 Docker 容器并使用 GPU
创建好 Docker 镜像之后，我们可以运行容器并使用 GPU 进行计算。以下是一个使用 TensorFlow 的示例：
docker run --gpus all \ --name tensorflow \ -it \ -e DISPLAY \ -e QT_GRAPHICSSYSTEM=native \ -p 8888:8888 \ -v /path/to/host/folder:/home/developer \ tensorflow-gpu bash
在以上示例中，我们使用了命令 docker run 来启动容器，并指定了使用所有可用的 GPU 设备。我们通过 -v 参数将当前主机上的一个文件夹挂载到容器中，以便在容器内进行文件的读写操作。
除此之外，我们还需要指定一些环境变量，例如 DISPLAY 和 QT_GRAPHICSSYSTEM 等等。这些环境变量的作用是使得容器中的 GUI 界面可以显示出来。此外，我们还可以通过 -p 参数将容器的端口映射到主机上，以方便在主机上访问容器。
运行以上命令之后，我们可以在容器中使用 TensorFlow 进行 GPU 加速的计算。在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') 来列出当前容器中可用的 GPU 设备，进而选择合适的设备来进行计算。
总结
本文介绍了如何在 Docker 容器中使用 GPU 加速计算。我们首先需要安装 NVIDIA Docker，然后在 Dockerfile 中添加 GPU 加速的支持。最后，我们演示了在容器中使用 TensorFlow 进行 GPU 加速的示例。通过本文的指导，读者可以在自己的开发环境中开始尝试使用 Docker 容器进行 GPU 加速的计算。
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