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基于CentOS 7的NVIDIA CUDA Docker镜像，提供CUDA 7.0至10.0多个版本，包含base、runtime、devel等配置类型及cuDNN支持，适用于GPU加速计算与深度学习应用，需配合nvidia-docker v2使用。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：submod仓库类型：镜像最近更新：7 年前

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。

镜像标签列表与下载命令

NVIDIA CUDA CentOS 7 镜像

镜像概述

本镜像为基于CentOS 7操作系统的NVIDIA CUDA官方Docker镜像，提供从CUDA 7.0到10.0的多个版本支持。镜像针对不同使用场景提供多种配置类型，并集成cuDNN深度学习加速库，适用于GPU加速计算、深度学习模型开发与部署等场景。使用前需确保系统已安装nvidia-docker v2（CUDA 10.0版本明确要求）。

核心功能与特性

多版本支持：涵盖CUDA 7.0、7.5、8.0、9.0、9.1、9.2及10.0版本
分层配置：
- base：基础CUDA环境（仅CUDA核心组件）
- runtime：包含CUDA运行时库，支持已编译的CUDA应用运行
- devel：包含编译器、头文件等开发工具，支持CUDA应用开发
cuDNN集成：部分版本提供cuDNN（v4-v7）支持，优化深度学习任务性能
CentOS 7基础：基于稳定的CentOS 7系统，兼容性良好

使用场景

GPU加速的科学计算与数值模拟
深度学习模型训练与推理部署
CUDA应用程序开发、测试与调试
需要特定CUDA版本的生产环境部署

可用镜像标签

CUDA 10.0（需nvidia-docker v2）

10.0-base-centos7 (10.0/base/Dockerfile)
10.0-runtime-centos7 (10.0/runtime/Dockerfile)
10.0-devel-centos7 (10.0/devel/Dockerfile)
10.0-cudnn7-runtime-centos7 (10.0/runtime/cudnn7/Dockerfile)
10.0-cudnn7-devel-centos7 (10.0/devel/cudnn7/Dockerfile)

CUDA 9.2

9.2-base-centos7 (9.2/base/Dockerfile)
9.2-runtime-centos7 (9.2/runtime/Dockerfile)
9.2-devel-centos7 (9.2/devel/Dockerfile)
9.2-cudnn7-runtime-centos7 (9.2/runtime/cudnn7/Dockerfile)
9.2-cudnn7-devel-centos7 (9.2/devel/cudnn7/Dockerfile)

CUDA 9.1

9.1-base-centos7 (9.1/base/Dockerfile)
9.1-runtime-centos7 (9.1/runtime/Dockerfile)
9.1-devel-centos7 (9.1/devel/Dockerfile)
9.1-cudnn7-runtime-centos7 (9.1/runtime/cudnn7/Dockerfile)
9.1-cudnn7-devel-centos7 (9.1/devel/cudnn7/Dockerfile)

CUDA 9.0

9.0-base-centos7 (9.0/base/Dockerfile)
9.0-runtime-centos7 (9.0/runtime/Dockerfile)
9.0-devel-centos7 (9.0/devel/Dockerfile)
9.0-cudnn7-runtime-centos7 (9.0/runtime/cudnn7/Dockerfile)
9.0-cudnn7-devel-centos7 (9.0/devel/cudnn7/Dockerfile)

CUDA 8.0

8.0-runtime-centos7 (8.0/runtime/Dockerfile)
8.0-devel-centos7 (8.0/devel/Dockerfile)
8.0-cudnn7-runtime-centos7 (8.0/runtime/cudnn7/Dockerfile)
8.0-cudnn7-devel-centos7 (8.0/devel/cudnn7/Dockerfile)
8.0-cudnn6-runtime-centos7 (8.0/runtime/cudnn6/Dockerfile)
8.0-cudnn6-devel-centos7 (8.0/devel/cudnn6/Dockerfile)
8.0-cudnn5-runtime-centos7 (8.0/runtime/cudnn5/Dockerfile)
8.0-cudnn5-devel-centos7 (8.0/devel/cudnn5/Dockerfile)

CUDA 7.5

7.5-runtime-centos7 (7.5/runtime/Dockerfile)
7.5-devel-centos7 (7.5/devel/Dockerfile)
7.5-cudnn6-runtime-centos7 (7.5/runtime/cudnn6/Dockerfile)
7.5-cudnn6-devel-centos7 (7.5/devel/cudnn6/Dockerfile)
7.5-cudnn5-runtime-centos7 (7.5/runtime/cudnn5/Dockerfile)
7.5-cudnn5-devel-centos7 (7.5/devel/cudnn5/Dockerfile)
7.5-cudnn4-runtime-centos7 (7.5/runtime/cudnn4/Dockerfile)
7.5-cudnn4-devel-centos7 (7.5/devel/cudnn4/Dockerfile)

CUDA 7.0

7.0-runtime-centos7 (7.0/runtime/Dockerfile)
7.0-devel-centos7 (7.0/devel/Dockerfile)
7.0-cudnn4-runtime-centos7 (7.0/runtime/cudnn4/Dockerfile)
7.0-cudnn4-devel-centos7 (7.0/devel/cudnn4/Dockerfile)

使用方法

前提条件

安装Docker Engine
安装nvidia-docker v2（CUDA 10.0版本必需，其他版本推荐）
系统需配备支持CUDA的NVIDIA GPU及驱动

拉取镜像

bash
# 拉取CUDA 10.0运行时镜像（示例）
docker pull nvidia/cuda:10.0-runtime-centos7

# 拉取带cuDNN的CUDA 9.2开发镜像（示例）
docker pull nvidia/cuda:9.2-cudnn7-devel-centos7

运行容器

bash
# 验证CUDA环境（运行nvidia-smi命令）
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:10.0-runtime-centos7 nvidia-smi

# 启动交互式容器（开发环境示例）
docker run --runtime=nvidia -it --rm nvidia/cuda:10.0-devel-centos7 /bin/bash

构建自定义镜像

可基于本镜像创建Dockerfile扩展功能：

dockerfile
FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-centos7
RUN yum install -y python3 && pip3 install tensorflow-gpu

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/submod/cuda:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull submod/cuda:<标签>

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