docker pull nvidia/cuda:8.0-cudnn5-devel-ubuntu14.04

最新推荐文章于 2025-04-11 09:30:00 发布

aspnetcs7

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docker 获取Nvidia 镜像 cuda cudnn_docker获取nvidia镜像

2301_82257730的博客

04-12

1759

零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！**

docker--cuda10.1-ubuntu18.04-opencv4.0-caffe

weixin_38665284的博客

03-26

3049

文章目录1 cuda镜像2 ubuntu18.04基础环境3 安装pythonPython3.64 opencv4.05 caffe 1 cuda镜像 # 查找docker源中的cuda镜像 docker search nvida/cuda # 此镜像默认是cuda10.0，os是ubuntu16.04 # 查询docker hub网站链接到https://gitlab.com/nvidia/c...

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docker 获取Nvidia 镜像 | cuda |cudnn

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使用容器搭建开发环境:一是可以单独配置开发环境，防止不同工程与项目所用技术的不同引发环境冲突；二来也可以充分的保护主机环境不会因为自己搭建的失误导致系统崩溃。在 Ubuntu 系统中，使用 Docker 容器创建可以使用 GPU+CUDA+cudnn 的步骤。主机需要正常运行 NVIDIA GPU 驱动，通过 docker 来调用 CUDA driver（实际上是在 docker 之上，NVIDIA 又实现了一层才能正常使用），并在创建的 container 中虚拟出 CUDA driver。

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weixin_30546933的博客

03-19

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xu.hyj

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mingo_敏

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07-22

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<think>好的，用户想要下载NVIDIA CUDA 11.6.0 cuDNN 8开发版的Ubuntu 20.04 Docker镜像，具体是nvcr.io/nvidia/cuda:11.6.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04。我需要根据提供的引用内容来解答这个问题。首先，根据引用[1]，用户已经给出了正确的拉取命令：docker pull nvcr.io/nvidia/cuda:11.6.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04。这应该是最直接的解决方法。同时，引用[2]中列出的镜像版本也确认了该镜像的存在，说明这个镜像确实在NVIDIA的仓库中可用。接下来，用户可能需要知道是否需要登录或者获取API密钥。根据引用[3]，如果需要从NVIDIA NGC获取镜像，可能需要注册并获取API密钥。但根据引用[1]中的命令，使用的是nvcr.io的地址，而nvcr.io是NVIDIA的容器注册表，通常需要登录。但根据经验，部分公共镜像可能不需要登录，但开发版本的可能需要。因此，用户可能需要先执行docker login nvcr.io，然后输入用户名和密码（通常是$oauthtoken和API密钥）。不过，在引用[1]中用户直接给出了拉取命令，可能说明该镜像在公共仓库中可用，或者用户已经配置了认证。需要提醒用户可能需要登录，引用[3]的内容可以作为补充说明。另外，用户可能遇到的问题包括镜像拉取失败，这时候可能需要检查网络或者认证。如果用户之前安装过其他版本的CUDA，可能需要清理旧版本，如引用[4]中提到的卸载残留文件，但这里主要涉及Docker镜像，可能不需要处理宿主机上的文件，但如果有冲突的容器存在，可能需要删除旧容器或镜像。总结步骤应该是：1. 登录NVIDIA NGC（如果需要）；2. 执行拉取命令；3. 验证镜像是否正确下载。同时，提供可能需要的额外信息，如镜像的用途（开发版包含编译工具，适合需要编译CUDA应用的场景）。相关问题部分需要考虑用户可能遇到的后续问题，例如如何运行镜像、不同版本的区别、如何配置开发环境，或者遇到认证问题时的解决方法。需要确保问题覆盖用户可能的下一个步骤或常见问题。</think>### 分步说明要下载 NVIDIA CUDA 11.6.0 cuDNN 8 开发版的 Ubuntu 20.04 Docker 镜像，按以下步骤操作： 1. **登录 NVIDIA NGC 容器注册表** 如果首次使用 NVIDIA NGC 镜像，需注册账号并获取 API 密钥[^3]。登录命令为： ```bash docker login nvcr.io ``` 输入用户名：`$oauthtoken`，密码：你的 NGC API 密钥。 2. **拉取镜像** 直接执行拉取命令（镜像名称已通过引用[1][^1]和引用[2][^2]验证）： ```bash docker pull nvcr.io/nvidia/cuda:11.6.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04 ``` - `11.6.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04` 表示 CUDA 11.6.0 + cuDNN 8 开发环境（含编译工具链） 3. **验证镜像** 检查已下载的镜像列表： ```bash docker images | grep cuda ``` 若输出包含 `11.6.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04` 则表示成功。 ### 注意事项 - **镜像用途**：`devel` 版本包含完整的 CUDA 工具链（如 `nvcc` 编译器），适用于开发和编译 CUDA 程序；若仅需运行环境，可选择 `runtime` 版本[^2]。 - **网络问题**：若拉取失败，尝试配置 Docker 镜像加速或使用代理。 - **旧版本残留**：若宿主机存在 CUDA 版本冲突，需按引用[4][^4]清理残留文件，但 Docker 容器与宿主机环境隔离，一般无需额外操作。