一、Docker中的GPU支持

Docker从19.03版本开头，正式支持在容器内用GPU材料。能力。

二、 配置Docker容器用GPU

要在Docker容器中用GPU，需要先确保主机系统已经安装了NVIDIA显卡驱动程序。然后能通过以下步骤配置Docker容器：

1. 安装nvidia-docker工具
2. 创建支持GPU的Docker容器
3. 在容器中验证GPU是不是可用

三、 用CUDA进行GPU编程

CUDA是NVIDIA给的一个并行计算平台和编程模型，能利用NVIDIA GPU进行通用计算。在Docker容器中用GPU加速时通常需要用CUDA编程框架来开发支持GPU加速的应用程序。Docker镜像中能预装CUDA周围，方便开发人员直接用。

四、 容器内GPU性能测试

为了验证Docker容器中的GPU加速效果，能运行一些基准测试程序，如CUDA samples中给的示例应用程序。通过对比CPU和GPU版本的性能数据，能直观地看到GPU加速所带来的性能提升。一边也能用nvidia-smi命令监控容器内GPU的用情况。

五、实战案例：在Docker中部署TensorFlow模型

机器学和深厚度学是典型的GPU加速应用场景。以TensorFlow为例， 开发人员能训练和推理。

六、 在Kubernetes中管理GPU材料

对于巨大规模的GPU计算场景，能将Docker容器部署到Kubernetes集群中进行管理。Kubernetes给了对GPU材料的原生支持，能实现GPU设备的自动找到、分配和调度。通过合理的GPU材料分配策略，能最巨大化集群内GPU材料的利用率，搞优良GPU密集型应用的整体性能。

总而言之，在Docker容器中利用GPU进行加速计算，能极巨大地提升应用程序的性能。密集型应用带来了全新鲜的进步机遇。