Docker是目前廣泛使用的一種容器技術，在模擬運行環境方面具有很高的靈活性和可擴展性。在計算機程序的運行過程中，顯卡是不可或缺的一部分，對于機器學習和深度學習等領域尤其重要。但是，在Docker容器內使用顯卡卻比較麻煩，需要進行專門的配置。

在實現Docker共用顯卡的過程中，需要安裝NVIDIA Docker插件，該插件是專門為Docker容器提供GPU硬件加速的工具。

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y docker.io
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64/nvidia-docker.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo pkill -SIGHUP dockerd

完成以上安裝和配置后，在Docker容器內的操作只需要添加一句參數即可，在啟動容器時添加--gpus all參數即可。

$ docker run --rm --gpus all ubuntu nvidia-smi

可以使用nvidia-smi命令查看顯卡狀態，如果顯卡信息正確，則說明顯卡已經成功共享到Docker容器內。

在使用TensorFlow、PyTorch等深度學習框架時，也可以通過添加一些參數來共享顯卡。例如，在使用TensorFlow時，需要指定可見顯卡列表，即設置CUDA_VISIBLE_DEVICES環境變量。

$ docker run --rm --gpus all -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 tensorflow/tensorflow:latest-gpu python -c "import tensorflow as tf; tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')"

通過以上配置，Docker容器內可以共享計算機顯卡資源，實現對顯卡的高效利用。