Regan的回答很好，但有点过时了，因为正确的方法是避免使用lxc执行上下文，因为Docker从Docker 0.9开始就放弃了lxc作为默认执行上下文。

相反，最好通过——device标志告诉docker nvidia设备，并且只使用本机执行上下文而不是lxc。

环境

这些指令在以下环境中进行了测试:

Ubuntu 14.04 CUDA 6.5 AWS GPU实例。

在主机上安装nvidia驱动程序和cuda

请参阅运行Ubuntu 14.04的AWS GPU实例上的CUDA 6.5来获得您的主机设置。

安装码头工人

$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 36A1D7869245C8950F966E92D8576A8BA88D21E9
$ sudo sh -c "echo deb https://get.docker.com/ubuntu docker main > /etc/apt/sources.list.d/docker.list"
$ sudo apt-get update && sudo apt-get install lxc-docker

找到你的nvidia设备

ls -la /dev | grep nvidia

crw-rw-rw-  1 root root    195,   0 Oct 25 19:37 nvidia0 
crw-rw-rw-  1 root root    195, 255 Oct 25 19:37 nvidiactl
crw-rw-rw-  1 root root    251,   0 Oct 25 19:37 nvidia-uvm

运行预安装nvidia驱动的Docker容器

我已经创建了一个预安装cuda驱动程序的docker映像。如果您想知道这个映像是如何构建的，dockerfile可以在dockerhub上找到。

您需要自定义此命令以匹配您的nvidia设备。以下是对我有效的方法:

 $ sudo docker run -ti --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm tleyden5iwx/ubuntu-cuda /bin/bash

检查CUDA是否正确安装

这应该在刚刚启动的docker容器中运行。

安装CUDA样本:

$ cd /opt/nvidia_installers
$ ./cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-6.5/

构建deviceQuery示例:

$ cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
$ make
$ ./deviceQuery   

如果一切正常，您应该看到以下输出:

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs =    1, Device0 = GRID K520
Result = PASS

我们刚刚发布了一个实验性的GitHub存储库，它可以简化在Docker容器中使用NVIDIA gpu的过程。

好吧，我终于设法做到没有使用——特权模式。

我在ubuntu服务器14.04上运行，我使用的是最新的cuda (6.0.37 linux 13.04 64位)。

---

准备

在主机上安装nvidia驱动程序和cuda。(这可能有点棘手，所以我建议你遵循这个指南https://askubuntu.com/questions/451672/installing-and-testing-cuda-in-ubuntu-14-04)

注意:保留用于主机cuda安装的文件是非常重要的

---

使用lxc让Docker Daemon运行

我们需要使用lxc驱动程序运行docker守护进程，以便能够修改配置并赋予容器对设备的访问权。

一次性利用:

sudo service docker stop
sudo docker -d -e lxc

永久的配置 修改位于/etc/default/docker的docker配置文件 通过添加'-e lxc'更改DOCKER_OPTS行 这是我修改后的线条

DOCKER_OPTS="--dns 8.8.8.8 --dns 8.8.4.4 -e lxc"

然后使用重新启动守护进程

sudo service docker restart

如何检查守护进程是否有效使用lxc驱动程序?

docker info

执行驱动行应该是这样的:

Execution Driver: lxc-1.0.5

---

使用NVIDIA和CUDA驱动程序构建图像。

下面是一个基本的Dockerfile来构建一个CUDA兼容的映像。

FROM ubuntu:14.04
MAINTAINER Regan <http://stackoverflow.com/questions/25185405/using-gpu-from-a-docker-container>

RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential
RUN apt-get --purge remove -y nvidia*

ADD ./Downloads/nvidia_installers /tmp/nvidia                             > Get the install files you used to install CUDA and the NVIDIA drivers on your host
RUN /tmp/nvidia/NVIDIA-Linux-x86_64-331.62.run -s -N --no-kernel-module   > Install the driver.
RUN rm -rf /tmp/selfgz7                                                   > For some reason the driver installer left temp files when used during a docker build (i don't have any explanation why) and the CUDA installer will fail if there still there so we delete them.
RUN /tmp/nvidia/cuda-linux64-rel-6.0.37-18176142.run -noprompt            > CUDA driver installer.
RUN /tmp/nvidia/cuda-samples-linux-6.0.37-18176142.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-6.0   > CUDA samples comment if you don't want them.
RUN export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64         > Add CUDA library into your PATH
RUN touch /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf                                     > Update the ld.so.conf.d directory
RUN rm -rf /temp/*  > Delete installer files.

---

运行映像。

首先，您需要确定与您的设备相关联的主号码。 最简单的方法是执行以下命令:

ls -la /dev | grep nvidia

如果结果为空白，则在主机上启动其中一个示例即可。 结果应该是这样的 如您所见，在组和日期之间有一组2个数字。 这两个号码被称为主号码和副号码(按此顺序书写)，并设计一个设备。 为了方便起见，我们只使用主号。

为什么要激活lxc驱动? 使用lxc conf选项允许我们的容器访问这些设备。 选项是:(我建议使用*作为次要编号，因为它减少了运行命令的长度)

——lxcc -conf=' lxcc .cgroup.devices.allow = c[主要号码]:[次要号码或*]rwm'

所以如果我想启动一个容器(假设你的图像名称是cuda)。

docker run -ti --lxc-conf='lxc.cgroup.devices.allow = c 195:* rwm' --lxc-conf='lxc.cgroup.devices.allow = c 243:* rwm' cuda

要从docker容器中使用GPU，而不是使用本地docker，使用Nvidia-docker。要安装Nvidia docker，请使用以下命令

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-docker
sudo pkill -SIGHUP dockerd # Restart Docker Engine
sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi # finally run nvidia-smi in the same container

Regan的回答很好，但有点过时了，因为正确的方法是避免使用lxc执行上下文，因为Docker从Docker 0.9开始就放弃了lxc作为默认执行上下文。

相反，最好通过——device标志告诉docker nvidia设备，并且只使用本机执行上下文而不是lxc。

环境

这些指令在以下环境中进行了测试:

Ubuntu 14.04 CUDA 6.5 AWS GPU实例。

在主机上安装nvidia驱动程序和cuda

请参阅运行Ubuntu 14.04的AWS GPU实例上的CUDA 6.5来获得您的主机设置。

安装码头工人

$ sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 36A1D7869245C8950F966E92D8576A8BA88D21E9
$ sudo sh -c "echo deb https://get.docker.com/ubuntu docker main > /etc/apt/sources.list.d/docker.list"
$ sudo apt-get update && sudo apt-get install lxc-docker

找到你的nvidia设备

ls -la /dev | grep nvidia

crw-rw-rw-  1 root root    195,   0 Oct 25 19:37 nvidia0 
crw-rw-rw-  1 root root    195, 255 Oct 25 19:37 nvidiactl
crw-rw-rw-  1 root root    251,   0 Oct 25 19:37 nvidia-uvm

运行预安装nvidia驱动的Docker容器

我已经创建了一个预安装cuda驱动程序的docker映像。如果您想知道这个映像是如何构建的，dockerfile可以在dockerhub上找到。

您需要自定义此命令以匹配您的nvidia设备。以下是对我有效的方法:

 $ sudo docker run -ti --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm tleyden5iwx/ubuntu-cuda /bin/bash

检查CUDA是否正确安装

这应该在刚刚启动的docker容器中运行。

安装CUDA样本:

$ cd /opt/nvidia_installers
$ ./cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-6.5/

构建deviceQuery示例:

$ cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
$ make
$ ./deviceQuery   

如果一切正常，您应该看到以下输出:

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs =    1, Device0 = GRID K520
Result = PASS

NVIDIA最近的改进提供了一种更健壮的方式来实现这一点。

从本质上讲，他们已经找到了一种方法，可以避免在容器内部安装CUDA/GPU驱动程序，并使其与主机内核模块匹配。

相反，驱动程序在主机上，容器不需要它们。 现在需要修改docker-cli。

这很好，因为现在容器更加便携了。

Ubuntu上的一个快速测试:

# Install nvidia-docker and nvidia-docker-plugin
wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb

# Test nvidia-smi
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi

详情见: 启用gpu的Docker容器 和:https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker