在現代深度學習和計算機視覺應用中，使用顯卡進行加速已經成為了必然趨勢。Docker 技術憑借其優秀的隔離性、可移植性等特性，成為了容器化機器學習、圖像處理等應用的理想選擇。

然而，在 Docker 中使用 GPU 仍然存在一定的挑戰。因為大部分顯卡驅動只能為主機操作系統而非容器提供支持，Docker 本身也沒有直接的方法來使用共享顯卡。那么，該如何在 Docker 中使用共享顯卡呢？

# 安裝 nvidia-docker2
sudo apt-get install nvidia-docker2
# 驗證 nvidia-docker 安裝是否成功
sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

上述命令中，nvidia-docker2是 NVIDIA 官方提供的 Docker 插件，它允許容器內的應用程序訪問共享顯卡資源。在安裝、驗證成功后，我們可以通過--gpus參數來指定容器使用的顯卡。

以 TensorFlow 為例，我們可以在 Dockerfile 中添加以下內容：

FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu
# 安裝依賴
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y --no-install-recommends \
cuda-command-line-tools-11-0 \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 設置環境變量
ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64
ENV PATH /usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:${PATH}
# 測試 GPU 是否可用
RUN python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

我們在 Dockerfile 的基礎上添加了 CUDA 工具包、設置了環境變量，并進行了 GPU 功能測試。運行該容器時，TensorFlow 將可以訪問共享顯卡。

雖然 Docker 的 GPU 支持仍然不夠完美，需要進行一些額外的工作，但是隨著 NVIDIA、Docker 等公司的共同努力，這方面的支持會越來越好，讓我們拭目以待。