CUDA是英伟达推出的一套并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的并行处理能力加速计算任务。而Docker是一种容器化技术，可以将应用程序及其依赖项打包到一个镜像中，以实现跨平台和轻量级的应用部署。
在使用CUDA进行开发时，通常需要在宿主机上安装相应的CUDA驱动和工具包。然而，由于不同的宿主机环境可能存在不兼容或冲突的情况，这给开发者带来了一定的困扰。而通过使用Docker容器技术，可以解决这些问题，并提供了更加灵活、可移植的开发环境。
安装CUDA宿主机环境
首先，我们需要在宿主机上安装相应的CUDA驱动和工具包。具体安装步骤可以参考NVIDIA官方文档，这里不再赘述。
使用Docker构建镜像
接下来，我们需要构建一个包含CUDA环境的Docker镜像。下面是一个示例的Dockerfile文件：
FROM nvidia/cuda:11.1-base
# 安装一些常用的工具
RUN apt-get update && apt-get install -y \
git \
vim \
build-essential
# 安装CUDA相关的开发工具和库
RUN apt-get install -y \
cuda-compiler-11-1 \
cuda-cudart-dev-11-1 \
cuda-cublas-dev-11-1 \
cuda-cufft-dev-11-1 \
cuda-curand-dev-11-1 \
cuda-cusolver-dev-11-1 \
cuda-cusparse-dev-11-1
# 设置环境变量
ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
上述Dockerfile文件基于官方提供的nvidia/cuda:11.1-base镜像构建，安装了一些常用的工具和CUDA相关的开发工具和库。你还可以根据自己的需求进行修改和定制。
然后，使用以下命令构建镜像：
docker build -t cuda-docker .
运行CUDA容器
构建完镜像后，我们可以使用以下命令在Docker容器中运行CUDA应用程序：
docker run --gpus all -it --rm cuda-docker
其中，--gpus all参数指定使用所有可用的GPU资源，-it参数表示以交互模式运行容器，--rm参数表示容器退出后自动删除。
示例：CUDA程序运行
接下来，我们来演示一个简单的CUDA程序运行的例子。假设我们有一个名为vector_add.cu的CUDA程序，用于将两个向量相加并输出结果。
下面是vector_add.cu的代码示例：
#include <stdio.h>
__global__ void vectorAdd(int *a, int *b, int *c, int n) {
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i < n) {
c[i] = a[i] + b[i];
}
}
int main() {
int n = 1024;
int *a, *b, *c;
int *d_a, *d_b, *d_c;
// 分配内存空间
cudaMalloc((void**)&d_a, sizeof(int) * n);
cudaMalloc((void**)&d_b, sizeof(int) * n);
cudaMalloc((void**)&d_c, sizeof(int) * n);
a = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
b = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
c = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
// 初始化输入数据
for (int i = 0; i < n; ++i) {
a[i] = i;
b[i] = i;
}
// 将输入数据复制到设备端
cudaMemcpy(d_a, a, sizeof(int) * n, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, b, sizeof(int) * n, cudaMemcpyHostToDevice);
// 启动CUDA内核函数
vectorAdd<<<(n + 255) / 256, 256>>>(d_a, d_b, d_c, n);
// 将计算结果从设备端复
