最近在配置grounded-sam环境，官方提供了镜像，但是镜像我下载看了，有17个g，还不包含项目所需安装包，因为这个官方镜像使用的是conda，所以很多包是用不到的，比较冗余，而且如果传输到内网又很麻烦。
于是我自己配置基础镜像，事实证明，比较耗时。
我使用的基础镜像是我为sam配置的，但是里面没有cuda-runtime包，cuda-runtime包大概需要1.6个g。
这里说说cuda，驱动，cudnn的关系。具体理解，驱动是底层，小于某个版本的cuda都可以在上面运行。cuda作为一个开发平台，可以理解为一种基于c的开发语言，有自己的基础库。而cudnn是在cuda上进行编写的加速动态库，所以cudnn总是和cuda绑定在一起的。
关于单独安装cuda-runtime，主要是使用rpm和repo，一定要记住nvidia的整个地址，很有用：
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/
首先我们要添加nvidia的仓库，分为两种
第一种可以单独添加rpm地址，RPM包包含CUDA Runtime库和其他相关的CUDA软件，
具体方式为：随便拿一个包来举例
sudo yum install epel-release sudo wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-repo-rhel8-11.6.0-1.x86_64.rpm sudo rpm -i cuda-repo-rhel8-11.6.0-1.x86_64.rpm sudo yum clean all sudo yum makecache
这几行代码用于在CentOS系统中添加NVIDIA的yum存储库，并安装CUDA Runtime库（版本11.6.0）。
1. `sudo yum install epel-release`：这条命令用于安装"epel-release"软件包，该软件包包含了额外的RPM软件源，其中包括NVIDIA的CUDA软件源。
2. `sudo wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-repo-rhel8-11.6.0-1.x86_64.rpm`：这条命令使用wget工具从NVIDIA官方网站下载CUDA存储库的RPM包。这个RPM包包含CUDA Runtime库和其他相关的CUDA软件。
3. `sudo rpm -i cuda-repo-rhel8-11.6.0-1.x86_64.rpm`：这条命令使用rpm命令安装刚刚下载的CUDA存储库的RPM包。一旦安装完成，系统就会知道从这个源获取CUDA软件。
4. `sudo yum clean all`：这条命令清理了所有的yum软件包缓存，确保后续的操作使用最新的信息。
5. `sudo yum makecache`：这条命令重新生成yum缓存，以便系统可以获取新添加的CUDA存储库的信息。
完成了以上步骤后，您就可以使用`sudo yum install cuda-runtime-11-6`来安装CUDA 11.6版本的只包含CUDA Runtime库而不包含nvcc的版本。
完成以后使用如下命令进行安装
sudo yum install cuda-runtime-11-6
但是这样容易缺少依赖。
第二种方法是：
添加了整个仓库地址https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo cp cuda-rhel7.repo /etc/yum.repos.d/
yum clean all
yum makecache
yum install cuda-runtime-11-6
其实这种方法是最简单有效的