ssdog/cuda

ssdog

提供多种CUDA版本（11.3.1至11.8.0）的运行时和开发镜像，包含对应版本的cuDNN、NCCL，支持Ubuntu 18.04/20.04/22.04系统，适用于GPU加速应用的开发与部署。

1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：ssdog仓库类型：镜像最近更新：3 年前

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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。

镜像标签列表与下载命令

镜像概述

本系列镜像为预配置的CUDA环境Docker镜像，提供多种CUDA版本及对应依赖组件，支持不同Ubuntu系统版本，分为运行时（runtime）和开发（dev）两种类型，满足GPU加速应用的运行和开发需求。

核心功能和特性

多版本支持：涵盖CUDA 11.3.1、11.6.2、11.7.1、11.8.0等版本
完整依赖组件：包含对应版本的cuDNN（8.2.1至8.8.0.121）、NCCL（2.9.9至2.15.5）
系统兼容性：支持Ubuntu 18.04、20.04、22.04操作系统
双镜像类型：
- 运行时镜像（runtime）：包含运行GPU应用所需的基础库和依赖
- 开发镜像（dev）：额外包含编译工具、头文件和开发库，支持CUDA应用开发

支持的镜像版本信息

name	cuda	cudnn	nccl	tensorrt
cuda:11.3.1	11.3.1	8.2.1	2.9.9	8.0.1（未安装）
cuda:11.6.2	11.6.2	8.4.0.27	2.12	8.4（未安装）
cuda:11.7.1	11.7.1	8.5.0.96	2.13	8.4（未安装）
cuda:11.8.0	11.8.0	8.7.0.84	2.15.5	8.5.3（未安装）
cuda:11.8.0	11.8.0	8.8.0.121	2.15.5	8.5.3（未安装）

使用场景

深度学习模型训练与推理（适配TensorFlow、PyTorch等框架）
GPU加速的科学计算与数据处理
CUDA应用程序的开发、测试和部署
需要特定CUDA版本环境的场景（如版本兼容性测试）

使用方法

拉取镜像

运行时镜像（runtime）

bash
# CUDA 11.3.1
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.3.1-runtime-ubuntu18.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.3.1-runtime-ubuntu20.04

# CUDA 11.6.2
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.6.2-runtime-ubuntu18.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.6.2-runtime-ubuntu20.04

# CUDA 11.7.1
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.7.1-runtime-ubuntu18.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.7.1-runtime-ubuntu20.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.7.1-runtime-ubuntu22.04

# CUDA 11.8.0
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-cudnn8.7.0-runtime-ubuntu20.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-cudnn8.7.0-runtime-ubuntu22.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-runtime-ubuntu18.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-runtime-ubuntu20.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-runtime-ubuntu22.04

开发镜像（dev）

bash
# CUDA 11.3.1
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.3.1-dev-ubuntu18.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.3.1-dev-ubuntu20.04

# CUDA 11.6.2
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.6.2-dev-ubuntu18.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.6.2-dev-ubuntu20.04

# CUDA 11.7.1
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.7.1-dev-ubuntu18.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.7.1-dev-ubuntu20.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.7.1-dev-ubuntu22.04

# CUDA 11.8.0
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-cudnn8.7.0-dev-ubuntu20.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-cudnn8.7.0-dev-ubuntu22.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-dev-ubuntu18.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-dev-ubuntu20.04
docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-dev-ubuntu22.04

运行容器示例

验证GPU环境

bash
# 运行CUDA 11.8.0运行时镜像并检查GPU状态
docker run --gpus all -it --rm docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-runtime-ubuntu20.04 nvidia-smi

开发环境使用

bash
# 挂载本地工作目录到容器，使用开发镜像编译CUDA程序
docker run --gpus all -it --rm -v $(pwd):/workspace docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:11.8.0-dev-ubuntu20.04

# 在容器内编译并运行CUDA程序
cd /workspace
nvcc -o hello_cuda hello_cuda.cu  # 编译示例程序
./hello_cuda                      # 运行程序

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 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ssdog/cuda:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ssdog/cuda:<标签>

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docker tag · 重命名

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