最近，隨著Docker容器技術的不斷發展，越來越多的人開始使用它來構建和管理他們的應用程序。但是，隨著更多人在Docker中使用GPU加速，他們開始注意到并非所有的Docker容器都適用于AMD GPU。

AMD GPU目前不受Docker原生支持，因此需要進行一些特殊的配置。以下是一些解決方法：

1. 在Dockerfile中手動映射AMD GPU設備
在Dockerfile中進行以下配置：
- /dev/kfd:/dev/kfd
- /dev/dri:/dev/dri
- /dev/dev:/dev/mapper/control
2. 利用AMD ROCm docker鏡像
AMD ROCm (Radeon Open Compute)是AMD的開源GPU計算平臺，這個平臺提供了一個基于Linux的環境，使開發者可以輕松利用AMD GPU進行硬件加速。
AMD ROCm提供了一個特定的Docker鏡像，具體如下：
docker pull rocm/rocm-terminal:latest
這個鏡像包含了AMD ROCm和ROCm開發者工具。通過這個容器可以使用AMD GPU進行硬件加速。
3. 使用容器化的框架
有很多容器化的框架，如Tensorflow和PyTorch，它們已經可以支持AMD GPU。通過這些框架可以輕松地利用AMD GPU進行硬件加速。:

總結：

AMD GPU的支持對于那些需要使用硬件加速的應用程序非常重要。在Docker中使用AMD GPU需要進行一些額外的配置，可以手動映射設備，使用AMD ROCm docker鏡像，或選擇已經支持AMD GPU的容器化框架。