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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。

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。

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。

基于CentOS 7 x86_64架构、支持CUDA的conda-forge软件包构建镜像

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。

RenkuLab Docker镜像包含启动JupyterLab、RStudio等交互式环境的最小依赖，并内置renku CLI，是Renku平台项目模板的基础镜像，支持Python、R、Julia等多种编程语言，可通过DockerHub获取并自动构建。

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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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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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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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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。