函数计算，为什么使用gpu非得用docker镜像啊。后续什么时候会直接可以在函数上选择gpu呢？

函数计算使用 Docker 镜像的方式来支持用户自定义运行环境。因为不同的应用场景需要不同的运行环境，而 Docker 镜像提供了一种方便的方式来打包和分发自定义的运行环境。

对于 GPU 类型的函数计算，由于需要使用 GPU 计算资源，而不同的 GPU 型号和驱动程序需要不同的运行环境支持，因此使用 Docker 镜像来打包和分发自定义的运行环境是比较合适的选择。使用 Docker 镜像可以方便地打包和分发 GPU 驱动程序和其他相关库，并且可以确保在不同的计算资源上都能够正常运行。

在函数计算中，使用GPU资源需要使用Docker镜像的主要原因是为了提供更灵活的环境配置和依赖管理能力。由于GPU资源的特殊性，它们需要特定的驱动程序和库来支持运行GPU加速的任务。

使用Docker镜像可以让开发者自定义镜像中的环境和依赖，包括特定的GPU驱动和相关库。这样可以确保函数在运行时能够正确地访问和利用GPU资源。

另外，使用Docker镜像还允许开发者将自己的应用程序和代码与所需的GPU环境进行打包，以便在不同的平台和环境中运行。

至于何时可以直接在函数上选择GPU，这取决于云服务提供商的发展和功能更新。阿里云函数计算目前已经支持使用GPU资源并提供相应的GPU实例类型（例如Elastic GPU），但需要通过自定义Docker镜像来启用GPU功能。

随着云服务的发展和用户需求的增加，未来可能会有更直接和简化的方式来选择和配置GPU资源，例如通过函数计算平台提供的选项或可视化界面。这将使得使用GPU资源的函数更加方便和易用。