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要在Docker容器中運行GPU加速的應用，需要確保主機上已經安裝了適當的GPU驅動程序，并且主機的Docker版本支持GPU加速。接下來，可以按照以下步驟在Docker容器中運行GPU加速的應用：
確保主機上已經安裝了適當的GPU驅動程序，以及CUDA工具包（如果需要的話）。
在Dockerfile中設置基礎鏡像為支持GPU的鏡像，例如nvidia/cuda鏡像。
FROM nvidia/cuda:latest
# 安裝CUDA工具包
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
cuda-cudart-10-0 \
libcudnn7=7.6.5.32-1+cuda10.0 \
libcudnn7-dev=7.6.5.32-1+cuda10.0
# 安裝TensorFlow-GPU
RUN pip install tensorflow-gpu
--gpus參數指定要在容器中使用的GPU數量。docker run --gpus all -it my_gpu_app
通過以上步驟，就可以在Docker容器中成功運行GPU加速的應用程序了。需要注意的是，由于GPU資源是有限的，建議在容器中僅使用必要的GPU資源，并根據需要調整--gpus參數的值。
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