Docker作為一種快速構建、打包和部署應用程序的技術，越來越受到開發者和運維人員的喜歡。而GPU資源作為近年來流行的計算資源，其在深度學習與人工智能等領域中也變得愈發重要。本篇文章將簡要介紹Docker如何利用GPU資源來加速應用程序的運行。

// GPU資源的使用
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:9.2-cudnn7-devel nvidia-smi
運行上述命令，若能顯示GPU信息，說明已經成功地在Docker中使用了GPU資源。

從上述命令中可以看到，要在Docker中使用GPU資源，需要利用nvidia-docker這個工具。nvidia-docker在功能上相當于對Docker進行了一層封裝，使得Docker可以直接調用主機上的GPU資源。 nvidia/cuda:9.2-cudnn7-devel是包含了CUDA和CUDNN的Docker鏡像，其中CUDA是NVIDIA公司開發的一種并行計算平臺和編程模型，而CUDNN是CUDA的加速庫，也是深度學習常用的加速庫之一。

// GPU資源的限制
docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu
上述命令啟動了一個包含TensorFlow的GPU鏡像，并將其分配給所有可用的GPU資源。需要注意的是，在使用Docker分配GPU資源時也需要考慮資源的限制，避免將全部的GPU資源分配給單個容器，導致其他應用程序無法使用GPU資源而出現運行失效情況。因此，需要在docker run命令中通過--gpus參數來對GPU資源進行限制，以確保其他的應用程序可以正常訪問GPU資源。

總之，Docker是一種極為方便和實用的技術，在開發和部署應用程序時可以大大地提高效率和方便性。而GPU資源作為近年來流行的計算資源，通過nvidia-docker和--gpus參數的使用可以輕松實現Docker中的GPU資源分配，提高應用程序的計算性能。