rapidsai/miniforge-cuda
rapidsai/miniforge-cuda是集成CUDA的Miniforge环境镜像，用于Rapids AI相关的GPU加速数据科学与机器学习任务。
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kasmweb/core-cuda-focal
Kasm Workspaces的CUDA工具包基础镜像，提供GPU加速支持，适用于构建和运行依赖CUDA的应用环境。
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condaforge/miniforge3
包含conda-forge的miniforge3安装程序的容器镜像，基于最小化Ubuntu构建，支持多架构。
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kasmweb/core-cuda-jammy
Kasm Workspaces的CUDA工具包基础镜像，提供浏览器可访问的Ubuntu Jammy环境，适用于构建机器学习和数据科学桌面或作为自定义镜像基础。
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condaforge/miniforge-pypy3
包含conda-forge的miniforge-pypy3安装程序的容器镜像，用于快速部署基于pypy3的conda环境。
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rocker/cuda
集成NVIDIA CUDA库的Rocker镜像，提供R语言环境下的GPU加速计算支持，基于rocker-org/rocker-versioned2项目构建。
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condaforge/linux-anvil-cuda
基于CentOS 7 x86_64架构、支持CUDA的conda-forge软件包构建镜像
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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。
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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。
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giantswarm/cuda
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zenotech/cudagl
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eicweb/eic_dev_cuda
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eicweb/eic_cuda
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mesonbuild/cuda
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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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ginkgohub/cuda
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rwthika/ros2-cuda
集成机器学习功能的ROS Docker镜像，支持ROS Noetic及ROS 2 Foxy/Humble/Iron/Rolling版本，预安装PyTorch 1.11和TensorFlow 2.9，适用于构建和运行ROS机器学习应用。
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vtpl/suva-cuda
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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。
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wallies/python-cuda
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