翻译:

https://github.com/mviereck/x11docker硬件加速的说

硬件加速 OpenGL的硬件加速可以通过选项-g，——gpu实现。 在大多数情况下，这将与主机上的开源驱动程序开箱即用。否则，请查看wiki: feature dependencies。 闭源NVIDIA驱动程序需要一些设置，支持较少的x11docker X服务器选项。

这个脚本非常方便，因为它处理了所有的配置和设置。使用gpu在X上运行docker映像非常简单

x11docker --gpu imagename

在ubuntu 16.04上为cuda-8.0更新

安装docker https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-and-use-docker-on-ubuntu-16-04 构建以下映像，其中包括nvidia驱动程序和cuda工具包

Dockerfile

FROM ubuntu:16.04
MAINTAINER Jonathan Kosgei <jonathan@saharacluster.com>

# A docker container with the Nvidia kernel module and CUDA drivers installed

ENV CUDA_RUN https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda_8.0.44_linux-run

RUN apt-get update && apt-get install -q -y \
  wget \
  module-init-tools \
  build-essential 

RUN cd /opt && \
  wget $CUDA_RUN && \
  chmod +x cuda_8.0.44_linux-run && \
  mkdir nvidia_installers && \
  ./cuda_8.0.44_linux-run -extract=`pwd`/nvidia_installers && \
  cd nvidia_installers && \
  ./NVIDIA-Linux-x86_64-367.48.run -s -N --no-kernel-module

RUN cd /opt/nvidia_installers && \
  ./cuda-linux64-rel-8.0.44-21122537.run -noprompt

# Ensure the CUDA libs and binaries are in the correct environment variables
ENV LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
ENV PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin

RUN cd /opt/nvidia_installers &&\
    ./cuda-samples-linux-8.0.44-21122537.run -noprompt -cudaprefix=/usr/local/cuda-8.0 &&\
    cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery &&\ 
    make

WORKDIR /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

运行容器

sudo docker命令-ti——device /dev/ nvidaa0:/dev/ nvidaa0——device /dev/ nvidaactl:/dev/ nvidaactl——device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm <built-image> ./deviceQuery . uvm:/dev/nvidia-uvm

你应该看到类似的输出:

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GRID K520 结果=通过

写一个更新的答案，因为大多数已经出现的答案现在已经过时了。

Docker 19.03之前的版本需要nvidia-docker2和——runtime=nvidia标志。

从Docker 19.03开始，你需要安装nvidia-container-toolkit包，然后使用——gpu all标志。

下面是一些基本原理，

包安装

根据Github的官方文档安装nvidia-container-toolkit包。

对于Redhat操作系统，执行以下命令:

$ 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

对于Debian操作系统，需要执行以下命令:

# Add the package repositories
$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
$ sudo systemctl restart docker

运行支持GPU的docker

docker run --name my_all_gpu_container --gpus all -t nvidia/cuda

请注意，标记——gpu all用于将所有可用的gpu分配给docker容器。

为docker容器分配特定的gpu(如果你的机器中有多个gpu可用)

docker run --name my_first_gpu_container --gpus device=0 nvidia/cuda

Or

docker run --name my_first_gpu_container --gpus '"device=0"' nvidia/cuda

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

翻译:

https://github.com/mviereck/x11docker硬件加速的说

硬件加速 OpenGL的硬件加速可以通过选项-g，——gpu实现。 在大多数情况下，这将与主机上的开源驱动程序开箱即用。否则，请查看wiki: feature dependencies。 闭源NVIDIA驱动程序需要一些设置，支持较少的x11docker X服务器选项。

这个脚本非常方便，因为它处理了所有的配置和设置。使用gpu在X上运行docker映像非常简单

x11docker --gpu imagename

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