热门搜索:
nvidia/cuda-ppc64le
NVIDIA CUDA Docker镜像提供CUDA和cuDNN的分发，支持GPU加速计算应用开发，现不再支持，详情参见[***]
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
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：
- https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda-ppc64le
- https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda-arm64
- [***]
- [***]
以下GitLab仓库将被归档：
- [***]
- [***]
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https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker%E3%80%82
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https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Frequently-Asked-Questions%EF%BC%8C%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%98%AF%E5%90%A6%E5%B7%B2%E8%A2%AB%E9%81%87%E5%88%B0%E8%BF%87%E3%80%82
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)
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 cuda-ppc64le 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/nvidia/cuda-ppc64le:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull nvidia/cuda-ppc64le:<标签>
更多 cuda-ppc64le 镜像推荐
kasmweb/core-cuda-focal
kasmweb
Kasm Workspaces的CUDA工具包基础镜像，提供GPU加速支持，适用于构建和运行依赖CUDA的应用环境。
7 次收藏10万+ 次下载
2 个月前更新
kasmweb/core-cuda-bionic
kasmweb
适用于Kasm Workspaces的CUDA工具包基础镜像，包含可通过浏览器访问的Ubuntu Bionic系统，支持GPU加速，作为机器学习和数据科学桌面的基础，可自定义衍生镜像。
9 次收藏10万+ 次下载
2 年前更新
condaforge/linux-anvil-ppc64le-cuda11.8
condaforge
conda-forge为ppc64le架构的UBI 8系统构建的CUDA 11.8镜像，用于支持自动化软件包构建基础设施。
1万+ 次下载
17 天前更新
kasmweb/core-cuda-jammy
kasmweb
Kasm Workspaces的CUDA工具包基础镜像，提供浏览器可访问的Ubuntu Jammy环境，适用于构建机器学习和数据科学桌面或作为自定义镜像基础。
1万+ 次下载
18 天前更新
rocker/cuda
rocker
集成NVIDIA CUDA库的Rocker镜像，提供R语言环境下的GPU加速计算支持，基于rocker-org/rocker-versioned2项目构建。
10 次收藏5万+ 次下载
21 天前更新
condaforge/linux-anvil-ppc64le
condaforge
conda-forge为ppc64le架构的CentOS 7构建的镜像
1 次收藏5万+ 次下载
17 天前更新
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"