Docker是一種流行的容器技術，它可以幫助我們輕松地封裝和部署應用程序。同時，CUDA是一種針對NVIDIA GPU開發的并行計算平臺和編程模型。本文將介紹如何在Docker容器中使用CUDA。

首先，我們需要安裝NVIDIA Container Toolkit。執行以下操作：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | apt-key add - \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list \
&& apt-get update \
&& apt-get install -y nvidia-docker2 \
&& systemctl restart docker

接下來，我們需要創建一個帶有CUDA支持的Docker鏡像。創建Dockerfile，并將以下內容添加到其中：

FROM nvidia/cuda:10.0-devel
LABEL maintainer="Your Name"
RUN apt-get update && apt-get install -y \
build-essential \
git \
vim \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

在此Dockerfile中，我們使用了nvidia/cuda:10.0-devel作為基礎映像，并安裝了一些常見的開發工具。

然后，我們將創建并構建該鏡像：

docker build -t my_cuda_image .

一旦該鏡像構建成功，我們可以使用以下命令來運行一個帶有CUDA支持的Docker容器：

docker run --gpus all -it my_cuda_image

在Docker容器中，我們可以使用CUDA工具鏈中的任何工具。例如，我們可以使用nvcc編譯CUDA代碼：

nvcc my_cuda_code.cu -o my_cuda_program

除此之外，我們還可以使用任何其他CUDA庫和工具，例如cuDNN和TensorRT。

總之，Docker和CUDA是非常強大的工具，它們可以幫助我們輕松地構建和部署CUDA應用程序。通過遵循本文所述的步驟，您可以在Docker容器中使用CUDA，并利用它們的所有優勢。