在早期的时候，没有专门为Docker设计的GPU驱动，如nvidia-docker，我们需要在容器内重新部署一遍nvidia GPU驱动。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。
随着nvidia-docker的发布，这一问题得到了解决。nvidia-docker是英伟达公司专门为Docker容器使用nvidia GPU设计的工具，它通过把宿主机GPU驱动文件映射到容器内部使用，以解决Docker容器中GPU的问题。对于nvidia-docker1.0，我们需要通过tensorflow生成GPU驱动文件夹；对于nvidia-docker2.0，它对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。
但是，在配置Docker GPU驱动之前，我们需要进行一些额外的准备工作。首先，我们需要确保宿主机上已经安装了Nvidia显卡驱动。推荐从Nvidia官网下载脚本进行安装，这样可以方便快捷地安装和卸载驱动，且适用于各种Linux发行版，如CentOS、Ubuntu等。同时，由于NVIDIA Telsa GPU的Linux驱动在安装过程中需要编译kernel module，我们需要提前安装gcc和编译Linux Kernel Module所依赖的包，例如kernel-devel-$(uname -r)等。
安装好Nvidia显卡驱动后，我们可以开始安装Docker。首先需要启动一个容器，然后使用以下命令安装nvidia-docker：

For nvidia-docker 1.0

RUN wget -P /usr/local/bin https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.bin
RUN chmod +x /usr/local/bin/nvidia-docker*.amd64.bin
RUN /usr/local/bin/nvidia-docker*.amd64.bin

For nvidia-docker 2.0

RUN apt-get update && apt-get install -y nvidia-docker2 && apt-get clean

以上命令将分别安装对应版本的nvidia-docker。其中，wget用于下载二进制包，chmod +x添加可执行权限，而*.amd64.bin则用于执行二进制包以完成安装。对于nvidia-docker2.0，我们使用apt-get命令来更新、安装和清理依赖包。
完成以上步骤后，我们就可以在Docker容器中使用GPU了。需要注意的是，在使用GPU时需要确保宿主机上的GPU资源足够，否则可能会出现资源不足的问题。