# 预装 CUDA 的 Ubuntu GPU 镜像

> 了解我们预装 CUDA 的 Ubuntu GPU 镜像包含哪些内容，如何查看驱动和 CUDA 工具包版本、在 22.04 与 24.04 之间做出选择，以及如何安全地锁定驱动版本。

来源：https://fullgpu.com/zh/docs/os-images  
更新日期：2026-10-22  
发布方：FullGPU (https://fullgpu.com/)

每台配备 NVIDIA GPU 的 FullGPU 服务器交付时都带有预装 CUDA 的 Ubuntu GPU 镜像，AMD 服务器则带有 ROCm 镜像，因此您首次登录后即可运行工作负载。本页列出这些镜像包含的内容，并介绍如何查看服务器上的确切版本、如何在 Ubuntu 22.04 和 24.04 之间做出选择，以及更新软件包时如何保持驱动稳定。

## 我们的镜像包含什么

- **操作系统:** Ubuntu 22.04 LTS 或 24.04 LTS。Debian 或 Rocky Linux 可应要求提供。
- **NVIDIA 服务器:** 预装 NVIDIA 驱动、CUDA、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit。
- **AMD 服务器:** 适用于 AMD Instinct MI355X 的 ROCm 镜像。
- **访问方式:** 使用您的公钥通过 SSH 登录，拥有完整的 root 权限。
- **软件:** 可安装我们的[可接受使用政策](https://fullgpu.com/zh/legal/acceptable-use)所允许的任何软件。

确切版本取决于服务器的安装时间，因此本页不一一列出：下面的命令会显示您机器上的实际版本。[操作系统镜像概览](https://fullgpu.com/zh/products/os-images)汇总了各个可选项。

## 查看服务器上的确切版本

```
cat /etc/os-release        # Ubuntu release
uname -r                   # running kernel
nvidia-smi                 # driver version, newest CUDA it supports
nvcc --version             # CUDA toolkit used for compiling
ls -d /usr/local/cuda*     # toolkits installed side by side
docker --version
nvidia-ctk --version       # NVIDIA Container Toolkit
dpkg -l | grep -i nvidia   # NVIDIA packages and versions
```

`nvidia-smi` 输出的“CUDA Version”是驱动支持的最新 CUDA 版本，而不是已安装的工具包版本；工具包版本要看 `nvcc`。如果找不到 `nvcc`，但 `/usr/local/cuda` 存在，请运行 `export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH`。[驱动与 CUDA 指南](https://fullgpu.com/zh/docs/nvidia-drivers-cuda)解释了这两个版本如何对应。

在 AMD 服务器上：

```
amd-smi version                 # tool, library and ROCm versions
rocm-smi --showdriverversion    # kernel driver version
cat /opt/rocm/.info/version     # installed ROCm release
```

## Ubuntu 22.04 还是 24.04？

| 版本 | Ubuntu 22.04 LTS | Ubuntu 24.04 LTS |
| --- | --- | --- |
| 系统自带 Python | 3.10 | 3.12 |
| Canonical 标准支持 | 至 2027年 | 至 2029年 |
| 在虚拟环境外使用 pip install | 允许，但不建议 | 被阻止（externally-managed-environment） |
| 适用场景 | 已固定在 22.04 上的技术栈 | 新项目 |

新项目请选择 24.04；如果某个工具、厂商软件包或内部构建只在 22.04 上经过认证，则选择 22.04。使用容器时，这一选择就没那么关键了：容器自带用户空间，只有驱动来自主机，因此基于 22.04 的镜像也能在 24.04 服务器上运行。请参阅 [Docker GPU 容器](https://fullgpu.com/zh/docs/docker-containers)。无论使用哪个版本，都请在虚拟环境（venv 或 uv）中安装 Python 包，而不要安装到系统全局。

## ROCm 镜像、Debian 与 Rocky Linux

AMD Instinct MI355X 服务器交付时带有 ROCm 镜像。请用 `rocm-smi` 检查 GPU，然后按照 [ROCm 配置指南](https://fullgpu.com/zh/docs/amd-rocm)设置用户组、PyTorch 和 vLLM。

如果您需要 Debian 或 Rocky Linux 而不是 Ubuntu，请在[部署服务器](https://fullgpu.com/zh/deploy)时于订单备注中注明。本系列文档中的命令均以 Ubuntu 为准；在 Rocky Linux 上，请用 `dnf` 代替 `apt`，部分软件包的名称也有所不同。

## 重装或更换操作系统

重装系统需通过支持团队申请：请在控制台[提交工单](https://fullgpu.com/zh/help/getting-support)，注明服务器的 IP 地址和您需要的镜像。提交申请之前：

1. 把您需要的所有数据从服务器上复制出来。请把重装视为清除服务器上的数据；我们不备份本地存储。
2. 记下您的自定义设置：用户和密钥、`/etc/fstab` 条目、systemd 单元和防火墙规则。

重装后，服务器的主机密钥会改变。请在您的电脑上用 `ssh-keygen -R 203.0.113.10`（换成您服务器的 IP）删除旧条目，然后重新登录，重新完成各项设置。

## apt 升级时锁定驱动版本

执行 apt 升级时（包括 Ubuntu 的自动安全更新 unattended-upgrades，若已启用），NVIDIA 驱动可能会在旧内核模块仍处于加载状态时被替换。此后 nvidia-smi 会报“Driver/library version mismatch”错误，直到您重启为止，正在运行的任务也可能崩溃。锁定（hold）驱动软件包后，驱动何时变更就由您来决定。

1. 列出 NVIDIA 软件包： `dpkg -l | grep -i nvidia | awk '{print $2}'`
2. 锁定列表中的驱动软件包。它们的名称取决于驱动的安装方式，并包含驱动分支号（下例中的 NNN）。例如： `sudo apt-mark hold nvidia-driver-NNN-server nvidia-utils-NNN-server \ libnvidia-compute-NNN-server` 请使用您列表中的确切名称。名称中含有 `nvidia-container` 的容器工具包软件包不要锁定。在 8 卡 HGX 服务器上，还要锁定 Fabric Manager 软件包（名称以 `nvidia-fabricmanager` 开头），它的版本必须始终与驱动版本一致。
3. 用 `apt-mark showhold` 检查。下次运行 `sudo apt upgrade` 时，这些软件包会被列为保留不升级（kept back）。

> 被锁定的软件包也会错过驱动的安全修复，因此请定期检查。要按您自己的时间安排升级，请对相同的软件包名称运行 `sudo apt-mark unhold`，然后运行 `sudo apt update && sudo apt upgrade`，重启并检查 `nvidia-smi`。内核更新不会被锁定：每次重启后，请确认 nvidia-smi 仍能正常运行；如果它在内核更新后运行失败，请解除锁定并升级驱动软件包，然后重启。

## 相关页面

- [GPU 服务器操作系统镜像：预装 CUDA、ROCm 与 Docker](https://fullgpu.com/zh/products/os-images): GPU 服务器操作系统镜像：Ubuntu 22.04 与 24.04，预装 NVIDIA 驱动、CUDA、Docker 和 Container Toolkit；AMD 服务器另有 ROCm 镜像。了解镜像中预装了哪些软件。
- [在 Ubuntu 上查看 CUDA 版本和 NVIDIA 驱动](https://fullgpu.com/zh/docs/nvidia-drivers-cuda): 用 nvidia-smi 和 nvcc 查看 NVIDIA 驱动与 CUDA 版本，了解两者的版本必须如何对应，并在 Ubuntu 24.04 上加装一个 CUDA 工具包，而无需安装新的驱动。
- [在 AMD Instinct MI355X 上配置 ROCm](https://fullgpu.com/zh/docs/amd-rocm): AMD Instinct MI355X 服务器的 ROCm 配置方法：用 rocm-smi 和 amd-smi 检查 GPU，设置用户组，在 ROCm 容器中运行 PyTorch 和 vLLM，并测试 RCCL 多卡通信。
- [GPU 服务器快速入门](https://fullgpu.com/zh/docs/quickstart): GPU 服务器快速入门，适用于新交付的 FullGPU 服务器：通过 SSH 登录、检查各张 GPU、更新 Ubuntu 系统，再运行第一个 GPU 容器，每一步都附有检查方法。