CUDA Docker是一個方便的工具，它將CUDA環(huán)境包裝在Docker容器中，使得在不同系統(tǒng)平臺上運行CUDA程序變得更加容易。它很容易上手，只需要幾步簡單的操作。

首先，需要先安裝Docker和Nvidia驅(qū)動程序。接著，在命令行輸入以下命令來啟動CUDA Docker：

sudo docker run --gpus all -it --rm nvidia/cuda:10.2-cudnn7-runtime-ubuntu18.04 /bin/bash

這將自動在容器中拉取所需的鏡像文件，隨后打開一個 shell 使得用戶可以在容器中工作。

一旦進入容器末尾，用戶就可以開始使用 CUDA 執(zhí)行程序。假設(shè)用戶有自己的 CUDA 工程，可以使用以下命令來將它們移動到容器中：

sudo docker cp /path/to/cuda/project/.:/

使用這個命令，容器將從主機系統(tǒng)復(fù)制用戶的CUDA工程文件，并將它們粘貼到容器的指定目錄中。

另外一個方便的功能是CUDA Docker 提供了 NVIDIA NGC 卡集，這是一個 NVIDIA 官方的CUDA容器鏡像庫。用戶可以在此處找到一個包括多種不同軟件和工具組合的鏡像，以及 Docker 容器，以在不同硬件和操作系統(tǒng)平臺上使用。

總體來說，CUDA Docker 是在 CUDA 程序員之間廣泛應(yīng)用的一個工具。使用它可以很容易地在不同硬件和操作系統(tǒng)平臺上運行CUDA程序，而且不需要進行復(fù)雜的設(shè)置或配置。嘗試一下，看看它如何幫助你加速你的CUDA應(yīng)用吧。