近年来，深度学习和人工智能应用越来越广泛，越来越多的机器学习任务需要使用GPU来提高计算速度和精度。然而，GPU的部署和管理往往十分困难，需要大量的人力和物力来完成。这时，Docker GPU插件的出现为我们解决这一难题提供了便利。

Docker GPU插件是一个用于Docker容器加速训练的插件，可以帮助用户轻松部署GPU容器。 它可以将主机上的GPU资源映射到容器中，为容器提供GPU支持。使用Docker GPU插件，可以比其他部署方式更快速和更简单地完成机器学习模型的训练和优化。

Docker GPU插件的安装和配置也非常简单。用户只需要下载和安装该插件，然后运行相关命令即可，无需安装繁琐的GPU驱动和软件。 下面是安装和使用Docker GPU插件的示例代码：

# 安装nvidia-docker2插件
$ 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-docker2
$ sudo systemctl restart docker
# 运行GPU容器
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

在此示例中，我们首先安装了nvidia-docker2插件，然后重新启动Docker服务。接下来，我们运行了一个带有GPU支持的容器，并在容器中运行了nvidia-smi命令，以验证GPU资源的映射。

总之，Docker GPU插件的出现在很大程度上简化了GPU在机器学习中的使用和管理。它使用户可以更加高效地进行模型训练和数据处理，提高了机器学习应用的效率和精度。