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一、GPU容器化：开启算力新纪元

在斯坦福大学AI实验室，研究员Sarah通过一行Docker命令同时启动20个BERT模型训练任务，每个容器精确分配0.5个GPU核心——这背后正是NVIDIA-Docker带来的算力革命。传统深度学习环境搭建需要数天时间配置驱动和依赖库，如今通过GPU容器化技术，只需5分钟即可构建标准化AI开发环境。

1.1 环境准备：驱动与Docker的量子纠缠

# 查看GPU型号与驱动状态（关键第一步！）
lspci | grep -i nvidia  # 确认显卡识别
nvidia-smi              # 检查驱动安装

创新技巧：使用DKMS动态内核模块支持，确保驱动与内核版本同步更新：