nvidia/cuda-ppc64le Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务

不再支持

参见 [***]

NVIDIA CUDA

CUDA 是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，用于图形处理单元（GPU）上的通用计算。借助CUDA，开发人员可以利用GPU的能力显著加速计算应用。

NVIDIA的CUDA工具包提供了开发GPU加速应用所需的一切，包括GPU加速库、编译器、开发工具和CUDA运行时。

CUDA容器镜像为CUDA支持的平台和架构提供了易用的分发方式。

最终用户许可协议

这些镜像受以下NVIDIA最终用户许可协议管辖。通过拉取和使用CUDA镜像，您接受这些许可的条款和条件。由于镜像可能包含根据GPL等开源许可授权的组件，这些组件的源代码存档于此处。

NVIDIA深度学习容器许可

要查看NVIDIA深度学习容器许可，请点击此处

文档

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

公告

nvidia/cuda-arm64和nvidia/cuda-ppc64le镜像名称终止支持，改用多架构镜像清单

对于即将发布的CUDA工具包版本，nvidia/cuda-arm64和nvidia/cuda-ppc64le镜像名称的支持将被终止，转而使用NGC和Docker Hub上nvidia/cuda中的多架构容器镜像清单。

以下产品页面仍将存在，但不再受支持：

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以下GitLab仓库将被归档：

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此外，现有的cuda-arm64和cuda-ppc64le标签不会从Docker Hub或NGC中删除，并将在我们的文档中标记为不支持。

已弃用："latest"标签

CUDA、CUDAGL和OPENGL镜像的"latest"标签已在NGC和Docker Hub上弃用。

删除latest标签后，以下使用场景将导致“manifest unknown”错误：

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

这不是bug。

镜像概述

提供三种类型的镜像：

• base：包含CUDA运行时（cudart）
• runtime：基于base，包含CUDA数学库和NCCL。还提供包含cuDNN的runtime镜像。
• devel：基于runtime，包含头文件、用于构建CUDA镜像的开发工具。这些镜像特别适用于多阶段构建。

镜像的Dockerfile是开源的，根据3条款BSD许可授权。有关更多信息，请参见下面的支持标签部分。

NVIDIA Container Toolkit

运行CUDA镜像需要Docker的NVIDIA Container Toolkit。

对于CUDA 10.0，建议使用nvidia-docker2（v2.1.0）或更高版本。还建议使用Docker 19.03。

如何报告问题

阅读NVIDIA Container Toolkit常见问题，查看问题是否已被遇到过。

如果确定问题与NVIDIA运行时无关，请在CUDA容器镜像问题跟踪器报告问题。

支持的标签

支持的标签会更新到最新的CUDA和cuDNN版本。这些标签还会定期更新以修复CVE漏洞。

完整的支持标签列表，请点击此处。

最新CUDA 11.4

访问OpenSource @ Nvidia获取CUDA基础镜像层中包含的包的GPL源码。

UBI 8

• 11.4.0-runtime-ubi8（11.4.0/ubi8-ppc64le/runtime/Dockerfile）
• 11.4.0-devel-ubi8（11.4.0/ubi8-ppc64le/devel/Dockerfile）
• 11.4.0-base-ubi8（11.4.0/ubi8-ppc64le/base/Dockerfile）

CentOS 8

警告：可能缺少镜像标签

NGC和Docker Hub上的centos7和8的Cuda镜像标签可能缺失。Centos上游镜像通常无法通过NVIDIA发布前所需的安全扫描。请查看[***]

• 11.4.0-runtime-centos8（11.4.0/centos8-ppc64le/runtime/Dockerfile）
• 11.4.0-devel-centos8（11.4.0/centos8-ppc64le/devel/Dockerfile）
• 11.4.0-base-centos8（11.4.0/centos8-ppc64le/base/Dockerfile）

不支持的标签

不再支持的标签列表可在此处找到。

本描述的来源

本README位于CUDA容器镜像源码仓库的doc目录中。(历史记录)