这篇文章主要介绍“docker容器怎么使用GPU方法实现”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“docker容器怎么使用GPU方法实现”文章能帮助大家解决问题。
在早期的时候，没有nvidia-docker，可以通过在容器内再部署一遍nvidia GPU驱动解决。同理，其他设备如果想在容器里使用，也可以采用在容器里重新安装一遍驱动解决。
nvidia-docker是英伟达公司专门用来为docker容器使用nvidia GPU而设计的，设计方案就是把宿主机的GPU驱动文件映射到容器内部使用，可以通过tensorflow生成GPU驱动文件夹。
nvidia-docker2.0对nvidia-docker1.0进行了很大的优化，不用再映射宿主机GPU驱动了，直接把宿主机的GPU运行时映射到容器即可。启动方式示例：
nvidia-docker run -d -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --name nvidia_docker_test nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
docker19.03及以上版本，已经内置了nvidia-docker，无需再单独部署nvidia-docker了。安装方式如下：
安装docker：
yum install -y yum-utils yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo yum-config-manager --enable docker-ce-nightly yum-config-manager --enable docker-ce-test yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io systemctl start docker
安装nvidia-container-toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo sudo yum install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker
启动容器：
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.0-base /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
进入容器并输入nvidia-smi验证。
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