Alibaba Cloud Linux 3 预装NVIDIA GPU驱动和 CUDA专为AI开发与深度学习场景优化的高性能基础镜像，预置了主流版本的NVIDIA GPU驱动、CUDA、Docker引擎及NVIDIA Container Toolkit 等，开箱即用。您可快速部署GPU容器化环境，无缝运行大模型训练、推理任务，显著简化底层依赖配置，提升AI应用开发与部署效率。
预配置软件信息
该公共镜像预置驱动及软件信息如下：
内核版本、驱动及软件信息 | Alibaba Cloud Linux 3 预装NVIDIA GPU驱动镜像 |
操作系统内核版本 | 5.10.134-19.2.al8.x86_64 |
Nvidia GPU 驱动版本 | 570.195.03 |
CUDA版本 | 12.8 |
cuDNN版本 | 9.8.0.87 |
NCCL | v2.27.7-1 |
OpenMPI | 4.1.3 |
Docker | 26.1.3 |
NVIDIA Container Toolkit | 1.17.8 |
OFED和eRDMA | 支持 |
性能调优软件keentune 默认未开启。 | 支持 |
Python 3 | 3.6.8 |
Alibaba Cloud Linux 3 预装NVIDIA GPU驱动镜像
支持的规格族
gn7e、gn7s、gn7i、gn6v、gn6i、gn6e、gn5、gn5i
ebmgn7e、ebmgn7i、ebmgn6v、ebmgn6i、ebmgn6e
ebmgn7ix、ebmgn7ex
gn8is、ebmgn8is、gn8v、ebmgn8v
系统环境变量配置
/etc/profile.d/nccl.sh
export NCCL_HOME=/usr/local/nccl export LD_LIBRARY_PATH=${NCCL_HOME}/lib:$LD_LIBRARY_PATH/etc/profile.d/openmpi.sh
export MPI_HOME=/usr/local/openmpi export LD_LIBRARY_PATH=${MPI_HOME}/lib:$LD_LIBRARY_PATH export PATH=${MPI_HOME}/bin:$PATH/etc/profile.d/cuda.sh
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
常见问题
如何为Alibaba Cloud Linux 3 预装NVIDIA GPU驱动镜像开启keentune调优工具？
可通过如下步骤开启，并在操作系统重启后生效。
systemctl stop tuned
systemctl disable tuned
systemctl start keentune-target
systemctl enable keentune-target
systemctl enable keentuned
systemctl start keentuned
keentune profile set ai_common.profile若想关闭keentune，执行keentune profile rollback即可，重启操作系统后生效。
在ACK集群中使用Alibaba Cloud Linux 3 预装NVIDIA GPU驱动镜像时需要注意什么？
请参考容器服务Kubernetes版文档中如何基于创建好的ECS实例创建自定义镜像，并使用该镜像创建节点和使用须知及高危风险操作说明。