Docker是一個流行的開源容器化平臺，能夠?qū)?yīng)用程序、依賴和操作系統(tǒng)打包在一起，提供一致的運行環(huán)境。它的輕量化和易于部署的特點十分適合云計算和容器技術(shù)的發(fā)展。與此同時，GPU（圖形處理器）在高性能計算、深度學(xué)習(xí)和人工智能等領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用，而Docker與GPU結(jié)合將能夠大幅度提升這些領(lǐng)域的性能優(yōu)勢。

#示例代碼1
FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu
RUN pip install keras==2.1.5
COPY model.py /app/
WORKDIR /app/
CMD python model.py
#示例代碼2
docker run --runtime=nvidia -it ubuntu:18.04 nvidia-smi

示例代碼1展示了如何在Docker鏡像中使用GPU加速keras深度學(xué)習(xí)模型，需要選擇帶有GPU支持的TensorFlow容器，然后安裝keras。代碼2則是檢查Docker鏡像中GPU是否正常工作的命令。這些操作旨在實現(xiàn)通過Docker在云端或本地計算機一致性地利用GPU進行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的加速處理。

總之，Docker與GPU集成可以為高性能計算、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域提供更為便捷的環(huán)境和更快速的運算，通過更好的利用GPU的性能優(yōu)勢，可以大幅度提升相關(guān)應(yīng)用的計算效率和運行速度。