nvidia/cuda

NVIDIA 官方容器镜像

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。

2.0千次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：NVIDIA 官方容器镜像仓库类型：镜像最近更新：23 天前

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NVIDIA CUDA

CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台与编程模型，用于图形处理器（GPU）的通用计算。借助 CUDA，开发者可利用 GPU 算力显著加速计算应用。

NVIDIA 提供的 CUDA 工具包包含开发 GPU 加速应用所需的全部组件，包括 GPU 加速库、编译器、开发工具及 CUDA 运行时。CUDA 容器镜像则为支持的平台和架构提供了便捷的分发方式。

最终用户许可协议

CUDA 容器镜像受 NVIDIA 最终用户许可协议约束。拉取并使用这些镜像即表示您接受许可条款。由于镜像可能包含 GPL 等开源许可下的组件，其源代码可通过此处获取。

NVIDIA 深度学习容器许可

如需查看 NVIDIA 深度学习容器许可，可点击链接。

文档

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

公告

CUDA 容器支持政策

CUDA 容器镜像标签具有生命周期。标签将在以下任一条件满足后删除：

最后一个受支持的“Tesla 推荐驱动程序”终止支持后六个月；
同一 CUDA 版本发布更新版本。

详细说明见 CUDA 容器支持政策。重大变更将通过 Gitlab Issue #209 公告。

CUDA 仓库签名密钥已变更！

此变更可能导致以下错误：

debian 系统：

Reading package lists... Done  
W: GPG error: http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64  InRelease: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY A4B469963BF863CC  
W: The repository 'http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64  InRelease' is not signed.  
N: Data from such a repository can't be authenticated and is therefore potentially dangerous to use.  
N: See apt-secure(8) manpage for repository creation and user configuration details.

RPM 系统：

warning: /var/cache/dnf/cuda-fedora32-x86_64-d60aafcddb176bf5/packages/libnvjpeg-11-1-11.3.0.105-1.x86_64.rpm: Header V4 RSA/SHA512 Signature, key ID d42d0685: NOKEY  
cuda-fedora32-x86_64                                                                                  23 kB/s | 1.6 kB     00:00  
Importing GPG key 0x7FA2AF80:  
 Userid     : "cudatools <[邮箱已删除]>"  
 Fingerprint: AE09 FE4B BD22 3A84 B2CC FCE3 F60F 4B3D 7FA2 AF80  
 From       : https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/fedora32/x86_64/7fa2af80.pub  
Is this ok [y/N]: y  
Key imported successfully  
Import of key(s) didn't help, wrong key(s)?  
Public key for libnvjpeg-11-1-11.3.0.105-1.x86_64.rpm is not installed. Failing package is: libnvjpeg-11-1-11.3.0.105-1.x86_64  
 GPG Keys are configured as: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/fedora32/x86_64/7fa2af80.pub  
The downloaded packages were saved in cache until the next successful transaction.  
You can remove cached packages by executing 'dnf clean packages'.  
Error: GPG check FAILED

包含新密钥的更新镜像将在未来几天内推送，进度可通过以下链接跟踪：

[***]
[***]

多架构镜像清单已支持所有 CUDA 容器版本

现在可通过 Docker Buildkit 一步构建所有支持架构的 CUDA 容器镜像（示例脚本略）。旧架构特定镜像名称 nvidia/cuda-arm64 和 nvidia/cuda-ppc64le 仍可用，但不再提供支持。以下资源也将停止支持：

Docker Hub 页面：https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda-ppc64le
GitLab 仓库：https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda-arm64

弃用：“latest”标签

NGC 和 Docker Hub 上的 CUDA、CUDAGL、OPENGL 镜像已弃用“latest”标签。移除后，以下命令将返回“manifest unknown”错误：

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

此为正常现象，非 bug。

镜像概述

镜像类型

提供三种镜像版本：

base：包含 CUDA 运行时（cudart）。
runtime：基于 base，包含 CUDA 数学库和 NCCL；部分版本还包含 cuDNN 或 TensorRT。
devel：基于 runtime，包含头文件和开发工具，适用于构建 CUDA 应用，尤其适合多阶段构建。

镜像的 Dockerfile 开源，采用 3 条款 BSD 许可（详见下方“支持的标签”）。

NVIDIA 容器工具包

运行 CUDA 镜像需安装 https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit%E3%80%82%E5%AF%B9%E4%BA%8E CUDA 10.0，建议使用 nvidia-docker2（v2.1.0 及以上）和 Docker 19.03 及以上版本。

问题报告方式

先查阅 https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Frequently-Asked-Questions%EF%BC%8C%E7%A1%AE%E8%AE%A4%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%98%AF%E5%90%A6%E5%B7%B2%E6%9C%89%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88%E3%80%82
若确认非运行时问题，可在 CUDA 容器镜像 Issue 追踪器提交报告。

支持的标签

支持的标签已更新至最新 CUDA、cuDNN 和 TensorRT 版本，并定期更新以修复 CVE 漏洞。完整列表见支持的标签文档。以下为 CUDA 13.0.1 的主要标签：

ubuntu24.04 [arm64, x86_64]

13.0.1-cudnn-runtime-ubuntu24.04（Dockerfile）
13.0.1-runtime-ubuntu24.04（Dockerfile）
13.0.1-cudnn-devel-ubuntu24.04（Dockerfile）
13.0.1-devel-ubuntu24.04（Dockerfile）
13.0.1-base-ubuntu24.04（Dockerfile）

ubuntu22.04 [arm64, x86_64]

13.0.1-cudnn-runtime-ubuntu22.04（Dockerfile）
13.0.1-runtime-ubuntu22.04（Dockerfile）
13.0.1-cudnn-devel-ubuntu22.04（Dockerfile）
13.0.1-devel-ubuntu22.04（Dockerfile）
13.0.1-base-ubuntu22.04（Dockerfile）

ubi9 [arm64, x86_64]

13.0.1-cudnn-runtime-ubi9（Dockerfile）
13.0.1-runtime-ubi9（Dockerfile）
13.0.1-cudnn-devel-ubi9（Dockerfile）
13.0.1-devel-ubi9（Dockerfile）
13.0.1-base-ubi9（Dockerfile）

其他操作系统

更多系统（ubi8/10、rockylinux8/9/10、oraclelinux8/9、opensuse15、cm2、azl3、amzn2023）的标签及 Dockerfile 链接，可参考支持的标签文档。

不支持的标签

已停止支持的标签列表见此处。

描述来源

本文档基于 CUDA 容器镜像源码仓库的 doc/README.md（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，请访问版本下载页面。

国内拉取方式

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

使用方法：

官方拉取方式

docker pull nvidia/cuda:<标签>

部署与使用文档

NVIDIA CUDA 镜像 Docker 容器化部署全流程

CPU 像“全能但慢的多面手”，适合处理逻辑复杂但数据量小的任务；GPU 像“成千上万的小工人”，擅长同时处理大量重复、简单的计算。CUDA 就是连接开发者与 GPU 能力的“桥梁”，让 GPU 能脱离显卡驱动，直接为科学计算、AI 训练、数据处理等任务服务。

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轩辕镜像配置手册

探索更多轩辕镜像的使用方法，找到最适合您系统的配置方式

Docker 配置

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

专属域名拉取

无需登录使用专属域名

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

K3s

K3s 轻量级 Kubernetes 镜像加速

Dev Containers

VS Code Dev Containers 配置

Podman

Podman 容器引擎配置

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

Harbor 镜像源配置

Harbor Proxy Repository 对接专属域名

Portainer 镜像源配置

Portainer Registries 加速拉取

Nexus 镜像源配置

Nexus3 Docker Proxy 内网缓存

系统配置

Linux

在 Linux 系统配置镜像服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像

MacOS OrbStack

MacOS OrbStack 容器配置

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Docker Compose 项目配置

NAS 设备

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Synology 群晖 NAS 配置

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像

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绿联 NAS 系统配置镜像

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QNAP 威联通 NAS 配置

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极空间 NAS 系统配置服务

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爱快 iKuai 路由系统配置

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在宝塔面板一键配置镜像

需要其他帮助？请查看我们的常见问题Docker 镜像访问常见问题解答或提交工单

镜像拉取常见问题

使用与功能问题

配置了专属域名后，docker search 为什么会报错？

docker search 限制

Docker Hub 上有的镜像，为什么在轩辕镜像网站搜不到？

站内搜不到镜像

机器不能直连外网时，怎么用 docker save / load 迁镜像？

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docker pull 拉插件报错（plugin v1+json）怎么办？

插件要用 plugin install

WSL 里 Docker 拉镜像特别慢，怎么排查和优化？

WSL 拉取慢

轩辕镜像安全吗？如何用 digest 校验镜像没被篡改？

安全与 digest

第一次用轩辕镜像拉 Docker 镜像，要怎么登录和配置？

新手拉取配置

错误码与失败问题

docker pull 提示 manifest unknown 怎么办？

manifest unknown

docker pull 提示 no matching manifest 怎么办？

no matching manifest（架构）

镜像已拉取完成，却提示 invalid tar header 或 failed to register layer 怎么办？

invalid tar header（解压）

Docker pull 时 HTTPS / TLS 证书验证失败怎么办？

TLS 证书失败

Docker pull 时 DNS 解析超时或连不上仓库怎么办？

DNS 超时

Docker 拉取出现 410 Gone 怎么办？

410 Gone 排查

出现 402 或「流量用尽」提示怎么办？

402 与流量用尽

Docker 拉取提示 UNAUTHORIZED（401）怎么办？

401 认证失败

遇到 429 Too Many Requests（请求太频繁）怎么办？

429 限流

docker login 提示 Cannot autolaunch D-Bus，还算登录成功吗？

D-Bus 凭证提示

为什么会出现「单层超过 20GB」或 413，无法加速拉取？

413 与超大单层

账号 / 计费 / 权限

轩辕镜像免费版和专业版有什么区别？

免费版与专业版区别

轩辕镜像支持哪些 Docker 镜像仓库？

支持的镜像仓库

镜像拉取失败还会不会扣流量？

失败是否计费

麒麟 V10 / 统信 UOS 提示 KYSEC 权限不够怎么办？

KYSEC 拦截脚本

如何在轩辕镜像申请开具发票？

申请开票

怎么修改轩辕镜像的网站登录和仓库登录密码？

修改登录密码

如何注销轩辕镜像账户？要注意什么？

注销账户

配置与原理类

写了 registry-mirrors，为什么还是走官方或仍然报错？

mirrors 不生效

怎么用 docker tag 去掉镜像名里的轩辕域名前缀？

去掉域名前缀

如何拉取指定 CPU 架构的镜像（如 ARM64、AMD64）？

指定架构拉取

用轩辕镜像拉镜像时快时慢，常见原因有哪些？

拉取速度原因

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"