NVIDIA CUDA 容器镜像说明

NVIDIA CUDA

CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台与编程模型，用于图形处理器（GPU）的通用计算。借助 CUDA，开发者可利用 GPU 算力显著加速计算应用。

NVIDIA 提供的 CUDA 工具包包含开发 GPU 加速应用所需的全部组件，包括 GPU 加速库、编译器、开发工具及 CUDA 运行时。CUDA 容器镜像则为支持的平台和架构提供了便捷的分发方式。

最终用户许可协议

CUDA 容器镜像受 NVIDIA 最终用户许可协议约束。拉取并使用这些镜像即表示您接受许可条款。由于镜像可能包含 GPL 等开源许可下的组件，其源代码可通过 此处 获取。

NVIDIA 深度学***容器许可

如需查看 NVIDIA 深度学***容器许可，可点击 链接。

文档

有关 CUDA 的更多信息（包括发行说明、编程模型、API 及开发工具），请访问 CUDA 文档网站。

公告

CUDA 容器支持政策

CUDA 容器镜像标签具有生命周期。标签将在以下任一条件满足后删除：

• 最后一个受支持的“Tesla 推荐驱动程序”终止支持后六个月；
• 同一 CUDA 版本发布更新版本。

详细说明见 CUDA 容器支持政策。重大变更将通过 Gitlab Issue #209 公告。

CUDA 仓库签名密钥已变更！

此变更可能导致以下错误：

debian 系统：

Reading package lists... Done  
W: GPG error: [***]  InRelease: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY A4B469963BF863CC  
W: The repository '[***]  InRelease' is not signed.  
N: Data from such a repository can't be authenticated and is therefore potentially dangerous to use.  
N: See apt-secure(8) manpage for repository creation and user configuration details.  

RPM 系统：

warning: /var/cache/dnf/cuda-fedora32-x86_64-d60aafcddb176bf5/packages/libnvjpeg-11-1-11.3.0.105-1.x86_64.rpm: Header V4 RSA/SHA512 Signature, key ID d42d0685: NOKEY  
cuda-fedora32-x86_64                                                                                  23 kB/s | 1.6 kB     00:00  
Importing GPG key 0x7FA2AF80:  
 Userid     : "cudatools <[***已删除]>"  
 Fingerprint: AE09 FE4B BD22 3A84 B2CC FCE3 F60F 4B3D 7FA2 AF80  
 From       : [***]  
Is this ok [y/N]: y  
Key imported successfully  
Import of key(s) didn't help, wrong key(s)?  
Public key for libnvjpeg-11-1-11.3.0.105-1.x86_64.rpm is not installed. Failing package is: libnvjpeg-11-1-11.3.0.105-1.x86_64  
 GPG Keys are configured as: [***]  
The downloaded packages were saved in cache until the next successful transaction.  
You can remove cached packages by executing 'dnf clean packages'.  
Error: GPG check FAILED  

包含新密钥的更新镜像将在未来几天内推送，进度可通过以下链接跟踪：

• [***]
• [***]

多架构镜像清单已支持所有 CUDA 容器版本

现在可通过 Docker Buildkit 一步构建所有支持架构的 CUDA 容器镜像（示例脚本略）。旧架构特定镜像名称 nvidia/cuda-arm64 和 nvidia/cuda-ppc64le 仍可用，但不再提供支持。以下资源也将停止支持：

• Docker Hub 页面：[***]
• GitLab 仓库：[***]

弃用：“latest”标签

NGC 和 Docker Hub 上的 CUDA、CUDAGL、OPENGL 镜像已弃用“latest”标签。移除后，以下命令将返回“manifest unknown”错误：

$ docker pull nvidia/cuda  
Error response from daemon: manifest for nvidia/cuda:latest not found: manifest unknown: manifest unknown  

此为正常现象，非 bug。

镜像概述

镜像类型

提供三种镜像版本：

• base：包含 CUDA 运行时（cudart）。
• runtime：基于 base，包含 CUDA 数学库 和 NCCL；部分版本还包含 cuDNN 或 TensorRT。
• devel：基于 runtime，包含头文件和开发工具，适用于构建 CUDA 应用，尤其适合多阶段构建。

镜像的 Dockerfile 开源，采用 3 条款 BSD 许可（详见下方“支持的标签”）。

NVIDIA 容器工具包

运行 CUDA 镜像需安装 NVIDIA 容器工具包。对于 CUDA 10.0，建议使用 nvidia-docker2（v2.1.0 及以上）和 Docker 19.03 及以上版本。

问题报告方式

1. 先查阅 NVIDIA 容器工具包常见问题，确认问题是否已有解决方案。
2. 若确认非运行时问题，可在 CUDA 容器镜像 Issue 追踪器 提交报告。

支持的标签

支持的标签已更新至最新 CUDA、cuDNN 和 TensorRT 版本，并定期更新以修复 CVE 漏洞。完整列表见 支持的标签文档。以下为 CUDA 13.0.1 的主要标签：

ubuntu24.04 [arm64, x86_64]

• 13.0.1-cudnn-runtime-ubuntu24.04（Dockerfile）
• 13.0.1-runtime-ubuntu24.04（Dockerfile）
• 13.0.1-cudnn-devel-ubuntu24.04（Dockerfile）
• 13.0.1-devel-ubuntu24.04（Dockerfile）
• 13.0.1-base-ubuntu24.04（Dockerfile）

ubuntu22.04 [arm64, x86_64]

• 13.0.1-cudnn-runtime-ubuntu22.04（Dockerfile）
• 13.0.1-runtime-ubuntu22.04（Dockerfile）
• 13.0.1-cudnn-devel-ubuntu22.04（Dockerfile）
• 13.0.1-devel-ubuntu22.04（Dockerfile）
• 13.0.1-base-ubuntu22.04（Dockerfile）

ubi9 [arm64, x86_64]

• 13.0.1-cudnn-runtime-ubi9（Dockerfile）
• 13.0.1-runtime-ubi9（Dockerfile）
• 13.0.1-cudnn-devel-ubi9（Dockerfile）
• 13.0.1-devel-ubi9（Dockerfile）
• 13.0.1-base-ubi9（Dockerfile）

其他操作系统

更多系统（ubi8/10、rockylinux8/9/10、oraclelinux8/9、opensuse15、cm2、azl3、amzn2023）的标签及 Dockerfile 链接，可参考 支持的标签文档。

不支持的标签

已停止支持的标签列表见 此处。

描述来源

本文档基于 CUDA 容器镜像源码仓库的 doc/README.md（历史记录）。