要在Docker中添加显卡支持，你需要使用NVIDIA Docker工具。请按照以下步骤进行操作：
首先，确保你的系统上已经安装了合适版本的NVIDIA驱动程序，并且系统可以正确识别和使用你的显卡设备。
安装NVIDIA Docker运行时。根据你的Linux发行版，可以通过官方文档（https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker）提供的指南来完成安装。
在运行Docker容器时，使用
--gpus参数指定需要分配给容器的显卡资源。例如，要将所有可用显卡都分配给容器，可以使用以下命令：
docker run --gpus all ...
你也可以使用特定选项来指定要分配给容器的显卡数量或类型。详细信息请参考NVIDIA Docker文档。
- 在容器内部，你可以像在主机上一样访问并使用GPU设备。确保你在容器中安装了适当的CUDA工具和库，并相应地配置环境变量。
请注意，在某些情况下，可能需要以特权模式运行Docker容器才能获得对显卡设备的完全访问权限。这取决于你的系统配置和需求。
希望这些信息能够帮助到你成功添加显卡支持到Docker中。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
