# Образы ОС для GPU-серверов с CUDA, ROCm и Docker

> Образы ОС для GPU-серверов: Ubuntu 22.04 и 24.04 с драйверами NVIDIA, CUDA, Docker и Container Toolkit, а также ROCm для AMD. Узнайте, что предустановлено.

Источник: https://fullgpu.com/ru/products/os-images  
Обновлено: 2026-10-23  
Издатель: FullGPU (https://fullgpu.com/)

## Ключевые моменты

- **Ubuntu 22.04 и 24.04:** Оба выпуска с долгосрочной поддержкой; драйверы NVIDIA, CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit уже установлены.
- **Образы ROCm для AMD:** Серверы AMD Instinct MI355X выдаются с образами ROCm — программным стеком AMD для вычислений на GPU.
- **Полный root-доступ по SSH:** Вход по SSH-ключу или паролю и полные права root. Устанавливайте, обновляйте или заменяйте всё, что разрешено нашими правилами допустимого использования.
- **Debian или Rocky Linux:** Доступны по запросу — для команд, у которых стандартом принят другой дистрибутив.
- **Переустановка по запросу:** Попросите нашу круглосуточную поддержку о чистой установке, если хотите начать с нуля или перейти на другой образ.
- **ПО, установленное за вас:** vLLM, Open WebUI, ComfyUI, JupyterLab и другое: устанавливаем и проверяем до выдачи, без доплаты.

## Рекомендуемые конфигурации

- [NVIDIA H100 SXM](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-h100): 2 190 $ в месяц — H100 с 80 ГБ на образе Ubuntu с CUDA, готов к контейнерам с GPU
- [8× AMD Instinct MI355X](https://fullgpu.com/ru/gpus/amd-mi355x): 19 900 $ в месяц — Восемь GPU MI355X по 288 ГБ на образе ROCm
- [NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-rtx-pro-6000): 1 390 $ в месяц — GPU Blackwell с 96 ГБ для инференса на CUDA и рендеринга

## Обзор

В образах ОС для GPU-серверов FullGPU стек для работы с GPU уже на месте. Серверы NVIDIA загружаются с Ubuntu 22.04 или 24.04, в которой предустановлены драйверы NVIDIA, CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit, а серверы AMD выдаются с образами ROCm. Вы входите по SSH как root и начинаете со своего кода, а не с установки драйверов.

## Что входит в наши образы ОС для GPU-серверов

| Образ | Для каких GPU | Предустановлено |
| --- | --- | --- |
| Ubuntu 24.04 LTS | GPU NVIDIA | Драйверы NVIDIA, CUDA, Docker, NVIDIA Container Toolkit |
| Ubuntu 22.04 LTS | GPU NVIDIA | Драйверы NVIDIA, CUDA, Docker, NVIDIA Container Toolkit |
| Образ ROCm | AMD Instinct MI355X | ROCm |
| Debian или Rocky Linux | По запросу | Согласуется при заказе |

Мы не указываем на этой странице конкретные номера версий драйвера или CUDA, потому что они меняются вместе с поколениями GPU и выпусками. После входа `nvidia-smi` покажет версию драйвера и самую новую версию CUDA, которую этот драйвер поддерживает. Если ваш проект зависит от определённой ветки драйвера, укажите её в примечаниях к заказу или установите сами — у вас есть root-доступ.

В тарифах с одним GPU образ работает внутри вашей выделенной ВМ с пробросом всего GPU (passthrough). На 8-GPU-серверах он работает прямо на bare-metal-сервере. Проверки ниже выполняются одинаково в обоих случаях; отличается только вывод топологии.

## Образ Ubuntu с CUDA на практике

Выбирайте 24.04 ради более свежего ядра и инструментов сборки. Выбирайте 22.04, если ваши скрипты сборки или базовые контейнеры всё ещё рассчитаны на эту версию. Затем выполните три проверки:

```
nvidia-smi
nvidia-smi topo -m
docker run --rm --gpus all ubuntu nvidia-smi
```

Первая выводит список всех GPU с их памятью, загрузкой и драйвером. Вторая выводит топологию, и на сервере HGX она показывает NVLink между всеми восемью GPU. Третья подтверждает, что контейнеры получают доступ к GPU через NVIDIA Container Toolkit, который при запуске контейнера монтирует в него библиотеки драйвера и устройства.

Контейнеры — самый простой способ держать версии CUDA под контролем. Образ фреймворка содержит собственные библиотеки CUDA, а хосту нужен лишь достаточно свежий для них драйвер. Если образу нужна более новая CUDA, чем поддерживает драйвер хоста, он, как правило, не запустится, поэтому сначала сверьтесь с версией CUDA, которую показывает `nvidia-smi`. Подробнее — в нашем [руководстве по Docker и контейнерам](https://fullgpu.com/ru/docs/docker-containers) и [руководстве по драйверам NVIDIA и CUDA](https://fullgpu.com/ru/docs/nvidia-drivers-cuda).

Если же вы устанавливаете фреймворки напрямую, используйте отдельное виртуальное окружение для каждого проекта и выбирайте wheel-пакеты, собранные под версию CUDA, которую поддерживает ваш драйвер. Например, PyTorch публикует сборки для нескольких версий CUDA, поэтому правило то же: сначала проверьте `nvidia-smi`, затем выберите сборку.

## Образы ROCm для AMD Instinct

Серверы AMD Instinct MI355X выдаются с образами ROCm вместо CUDA. ROCm — программный стек AMD для вычислений на GPU, и его поддерживают такие фреймворки, как PyTorch и vLLM. Проверьте GPU командой `rocm-smi` (или `amd-smi` в новых выпусках ROCm) и выведите список устройств командой `rocminfo`. На сервере MI355X обе команды должны показать все восемь GPU. Контейнеры, собранные для ROCm, получают доступ к GPU через устройства `/dev/kfd` и `/dev/dri`, которые передаются флагами `--device`.

Код, который не выходит за уровень фреймворка, обычно переносится без изменений. Собственные ядра CUDA (kernels) нужно портировать с помощью HIP. Подробности — в [руководстве по AMD ROCm](https://fullgpu.com/ru/docs/amd-rocm).

## Другие дистрибутивы, root-доступ и переустановка

Debian или Rocky Linux доступны по запросу — для команд, чьи инструменты, базовые требования к защите систем или система управления конфигурацией уже рассчитаны на один из этих дистрибутивов. Укажите дистрибутив в примечаниях к заказу для наших инженеров, а также то, что вы ожидаете найти в образе.

Любой образ даёт вам root-доступ по SSH: вы выбираете образ, а затем вход по SSH-ключу или по паролю root — и то и другое в форме заказа, когда [развёртываете сервер](https://fullgpu.com/ru/deploy). О ключах и первом входе рассказывает [руководство по SSH-доступу](https://fullgpu.com/ru/docs/ssh-access). Вы можете устанавливать, обновлять или удалять всё, что разрешено нашими правилами допустимого использования, в том числе другую ветку драйвера или среду выполнения контейнеров.

Чтобы начать с чистого листа или сменить образ, создайте тикет в личном кабинете и попросите переустановку — в любое время суток. Сначала сделайте резервную копию всего нужного: мы не делаем резервных копий локального хранилища, если иное не согласовано письменно.

## Предустановленное ПО без доплаты

Чтобы начать с готового приложения, а не с чистой системы, выберите его в форме заказа, когда [развёртываете сервер](https://fullgpu.com/ru/deploy). Наши инженеры устанавливают и проверяют его на вашем образе до выдачи, без доплаты, а в комментарии, который приходит вместе с сервером, объясняется, как его открыть.

- **Инференс и чат с моделями:** vLLM, SGLang, Ollama, Open WebUI с Ollama, llama.cpp, Text Generation WebUI, Hugging Face Text Generation Inference и NVIDIA Triton Inference Server, а также Langflow для создания агентов.
- **Обучение и дообучение:** PyTorch или TensorFlow с JupyterLab, Unsloth и Axolotl.
- **Изображения и видео:** ComfyUI, Stable Diffusion WebUI Forge, AUTOMATIC1111, InvokeAI, Fooocus, SwarmUI и Wan2GP, а также Kohya’s GUI, AI Toolkit и FluxGym для обучения LoRA.
- **Блокноты, код и не только:** JupyterLab, code-server, Whisper, NVIDIA RAPIDS, Blender и удалённый рабочий стол Linux.

Часть из них работает только на GPU NVIDIA, и форма заказа показывает лишь то, что подходит выбранному серверу. ПО остаётся в вашем распоряжении: его можно обновлять, настраивать или удалять.

## Сохраняйте стек воспроизводимым

- Указывайте для контейнеров фреймворков конкретный тег или дайджест вместо `latest`.
- Фиксируйте пакеты драйвера на время длительного обучения, например с помощью `apt-mark hold`, и обновляйте их между запусками.
- Храните настройку в скрипте или Dockerfile, чтобы при переустановке или на втором сервере выполнялись те же шаги.
- Сохраняйте вывод `nvidia-smi` вместе с каждым экспериментом, чтобы результаты можно было соотнести с версией драйвера.
- После обновления ядра или драйвера перезагрузите сервер и запустите `nvidia-smi` до начала длительной задачи, а не после её сбоя.

Если после передачи сервера что-то работает не так, как ожидалось, наши инженеры помогут с драйверами, контейнерами и фреймворками в рамках [помощи инженеров при запуске](https://fullgpu.com/ru/products/expert-onboarding).

## Часто задаваемые вопросы

### Какие операционные системы можно выбрать?

Ubuntu 22.04 или 24.04 с предустановленными драйверами NVIDIA, CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit, образы ROCm для серверов AMD, а также Debian или Rocky Linux по запросу.

### Какие версии драйвера и CUDA установлены?

Они зависят от GPU и выпуска образа, поэтому мы не указываем конкретные номера. После входа запустите nvidia-smi, чтобы увидеть версию драйвера и самую новую версию CUDA, которую он поддерживает, а если вам нужна определённая ветка драйвера, укажите это в примечаниях к заказу.

### Работают ли контейнеры с GPU из коробки?

Да, на образах Ubuntu. Docker и NVIDIA Container Toolkit предустановлены, поэтому docker run --gpus all даёт контейнеру доступ к GPU.

### Можно ли установить собственный драйвер или ПО?

Да. У вас полный root-доступ по SSH, и вы можете установить всё, что разрешено нашими правилами допустимого использования.

### Можете ли вы предустановить ПО, например vLLM или ComfyUI?

Да, без доплаты. Выберите его в форме заказа: наши инженеры установят и проверят его на вашем образе до выдачи и расскажут, как его открыть. Некоторые приложения работают только на GPU NVIDIA.

### Можно ли переустановить операционную систему?

Да, по запросу через тикет в личном кабинете, круглосуточно. Сначала сделайте резервную копию данных: мы не делаем резервных копий локального хранилища, если иное не согласовано письменно.

## Связанные страницы

- [Образ Ubuntu для GPU с предустановленной CUDA](https://fullgpu.com/ru/docs/os-images): Состав нашего образа Ubuntu для GPU с предустановленной CUDA, проверка версий драйвера и CUDA Toolkit, выбор 22.04 или 24.04 и надёжная фиксация драйвера.
- [Как проверить версию CUDA и драйвера NVIDIA в Ubuntu](https://fullgpu.com/ru/docs/nvidia-drivers-cuda): Проверьте версии драйвера NVIDIA и CUDA в nvidia-smi и nvcc, узнайте, как они должны соотноситься, и добавьте CUDA Toolkit в Ubuntu 24.04 без смены драйвера.
- [Настройка ROCm для AMD Instinct MI355X](https://fullgpu.com/ru/docs/amd-rocm): Настройка ROCm на серверах AMD Instinct MI355X: проверка GPU в rocm-smi и amd-smi, группы пользователей, PyTorch и vLLM в контейнерах ROCm, тест RCCL.
- [Контейнеры Docker с GPU и NVIDIA Container Toolkit](https://fullgpu.com/ru/docs/docker-containers): Руководство по GPU в Docker с NVIDIA Container Toolkit: --gpus, выбор устройств, резервирование GPU в Compose, разделяемая память для PyTorch и контейнеры ROCm.
- [Подключение к GPU-серверу по SSH](https://fullgpu.com/ru/docs/ssh-access): Как подключиться к GPU-серверу по SSH: создайте ключ ed25519 (macOS, Linux, Windows), подключитесь, добавьте коллег и отключите вход по паролю. Готовые команды.
- [Помощь наших инженеров с настройкой GPU-сервера](https://fullgpu.com/ru/products/expert-onboarding): Помощь с настройкой GPU-сервера входит в каждый сервер: проверки при первом запуске, советы инженеров по окружению и миграции, инструменты подбора до заказа.