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lfedge/eve-nvidia
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mirantis/ucp-nvidia-device-plugin
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modular/max-nvidia-base
轻量级MAX核心组件镜像,具备下载更快、依赖更少的特点,需配合NVIDIA驱动使用。
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modular/max-nvidia-full
包含CUDA、PyTorch、cuDNN的完整MAX栈,适用于生产就绪的NVIDIA生成式AI部署。
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docker/ucp-nvidia-device-plugin
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kasmweb/ubuntu-noble-nvidia
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kasmweb/ubuntu-jammy-nvidia
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mirantis/ucp-nvidia-gpu-feature-discovery
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kasmweb/ubuntu-noble-nvidia-pytorch
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rancher/harvester-nvidia-driver-toolkit
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kasmweb/ubuntu-noble-nvidia-tensorflow
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nvidia/k8s-device-plugin
NVIDIA K8s设备插件镜像,用于在Kubernetes集群中部署设备插件,实现对NVIDIA GPU资源的管理与调度。
34 星标
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nvidia/dcgm-exporter
用于Prometheus的NVIDIA GPU指标导出器
24 星标
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nvidia/cuda
英伟达在GitLab仓库(gitlab.com/nvidia/cuda)提供的CUDA(并行计算平台)和cuDNN(深度神经网络加速库)镜像,为开发者提供了预配置的开发环境,支持高效进行并行计算应用开发、深度学习模型训练及推理任务,确保了环境的一致性和部署的便捷性,是构建基于英伟达GPU加速应用的重要资源。
1949 星标
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rancher/os-nvidiadriver
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nvidia/driver
NVIDIA官方驱动程序镜像,用于在容器环境中提供GPU驱动支持。
25 星标
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nvidia/pod-gpu-metrics-exporter
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nvidia/pod-devices-exporter
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nvidia/opengl
NVIDIA提供的OpenGL镜像,基于libglvnd,支持OpenGL应用运行与开发,需nvidia-docker 2.0,GPU隔离要求驱动390+,不正式支持显示系统(X11、Wayland)。
46 星标
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nvidia/digits
此Docker镜像已弃用,请使用NVIDIA GPU Cloud (NGC) 提供的DIGITS镜像。
71 星标
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nvidia/cudagl
NVIDIA官方提供的集成CUDA与OpenGL的Docker镜像,用于支持需要GPU加速的图形计算任务。
53 星标
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nvidia/gpu-feature-discovery
NVIDIA GPU特性发现工具镜像,用于识别和暴露GPU设备特性,自v0.6.0版本起需从NGC目录(nvcr.io/nvidia/gpu-feature-discovery)获取,原Docker Hub镜像不再更新。
1 星标
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nvidia/vulkan
扩展NVIDIA CUDAGL镜像以添加Vulkan支持,包含Vulkan头文件、加载库和验证层
13 星标
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nvidia/mps
NVIDIA Multi-Process Service (MPS) 镜像,用于在GPU上实现多进程共享资源,减少上下文切换开销,提高GPU利用率,支持多进程并发执行CUDA任务。
1 星标
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nvidia/gpu-operator
GPU Operator自v1.10.1版本起,Docker Hub不再发布新镜像,需使用NGC目录中的nvcr.io/nvidia/gpu-operator镜像。
4 星标
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nvidia/samples
此Docker Hub镜像已停止发布新版本,建议改用NGC目录中的nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample镜像。
5 星标
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nvidia/opencl
NVIDIA OpenCL官方Docker镜像,提供基于Ubuntu 14.04/16.04/18.04及CentOS 7的运行时(runtime)和开发(devel)环境,需配合nvidia-docker 2.0使用,适用于OpenCL应用的运行与开发。
22 星标
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nvidia/container-toolkit
截至NVIDIA Container Toolkit v1.10.0版本发布,Docker Hub将不再发布该工具包的新镜像,需改用NGC目录中的nvcr.io/nvidia/k8s/container-toolkit镜像。
11 星标
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nvidia/dcgm
NVIDIA Data Center GPU Manager (DCGM) 容器镜像,用于在集群环境中管理和监控NVIDIA数据中心GPU,提供主动健康监控、全面诊断、系统警报及电源和时钟管理等功能,可作为独立服务运行,支持客户端连接访问GPU遥测和健康状态等功能。
2 星标
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nvidia/cuopt
NVIDIA cuOpt是一款GPU加速的优化库,可解决混合整数线性规划(MILP)、线性规划(LP)和车辆路径问题(VRP),支持包含数百万变量和约束的大规模问题,实现跨混合云和多云环境的无缝部署,加速运筹学和物流决策。
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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https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/-/blob/master/README.md。
19 星标
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nvidia/k8s-device-plugin-amd64
此仓库已弃用,原NVIDIA k8s-device-plugin的x86_64镜像相关多架构清单现维护于https://hub.docker.com/repository/docker/nvidia/k8s-device-plugin
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nvidia/cuda-arm64
NVIDIA提供的CUDA和cuDNN容器镜像,用于在GPU上开发和运行并行计算应用,支持多种架构和操作系统,包含运行时、开发工具等组件。
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nvidia/caffe
已弃用,请使用NGC(https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/)上的Caffe镜像
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nvidia/gpu-operator-validator
GPU Operator验证器镜像,自v1.10.1版本起不再发布至Docker Hub,需从NVIDIA NGC目录获取,镜像地址为nvcr.io/nvidia/cloud-native/gpu-operator-validator。
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nvidia/k8s-device-plugin-ppc64le
该Docker镜像仓库已弃用,原用于提供ppc64le架构的NVIDIA Kubernetes设备插件镜像,多架构清单现维护于https://hub.docker.com/repository/docker/nvidia/k8s-device-plugin。
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nvidia/video-codec-sdk
NVIDIA Video Codec SDK提供Windows和Linux平台上硬件加速视频编解码的API与工具,其Dockerfiles可在Gitlab获取,供用户下载SDK后自行构建镜像。
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nvidia/k8s-mig-manager
通过简单修改节点标签在Kubernetes中管理MIG分区
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ibmcom/nvidia-device-plugin
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kshitizbakshi/nvidia-driver
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utkuozdemir/nvidia_gpu_exporter
用于Prometheus的Nvidia GPU指标导出器,通过nvidia-smi二进制工具收集GPU性能指标(如利用率、温度、内存使用等),以Prometheus兼容格式暴露指标,便于监控和分析GPU运行状态。
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nvidia/tensorrt-labs
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henrygd/beszel-agent-nvidia
Beszel是一款轻量级服务器监控平台,包含Docker统计、历史数据和告警功能,具有友好的Web界面、简单配置和开箱即用特性,支持多用户、OAuth认证和自动备份。
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nvidia/k8s-driver-manager
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diamanti/nvidia-dcgm-exporter
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mmartial/comfyui-nvidia-docker
ComfyUI是一款用于创建和运行AI工作流的可视化界面工具,广泛应用于Stable Diffusion等生成式AI模型的流程设计,其构建版本支持自定义用户标识符(UID)和组标识符(GID),允许用户根据实际部署需求灵活配置权限参数,有效避免因默认权限冲突导致的运行问题,尤其适用于多用户共享服务器、容器化部署或需要严格权限隔离的场景,确保工作流在不同环境中稳定运行并提升系统安全性。
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lumeo/gateway-nvidia-dgpu
Lumeo Gateway是适用于x86架构和Nvidia独立GPU(DGPU)计算设备的网关服务,提供边缘计算、AI推理及数据处理能力。
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huggingface/optimum-nvidia
使用NVIDIA TensorRT-LLM和Hugging Face加速大型语言模型推理的Docker镜像,提供高性能、低延迟的LLM部署解决方案。
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nvidia/eac
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aperimau/nvidia-cuda-ffmpeg
A docker container, with ffmpeg that supports scale_cuda among other things
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