问当主机有CUDA 9时，我可以运行带有CUDA 10的Docker容器吗？

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一般情况下，任何特定的CUDA版本都需要最低的GPU驱动程序版本。这在here和here等地方都有介绍(表1)。因此，要使用CUDA9.0，您至少需要一个支持CUDA9.0的GPU驱动程序版本，例如R384驱动程序。要使用CUDA10.0，您至少需要一个支持CUDA10.0的GPU驱动程序版本，例如R410驱动程序。

容器的使用并没有从根本上改变这一点。如果要使用包含CUDA 10代码的容器，则您的基础计算机需要支持CUDA 10的驱动程序。

NVIDIA确实开始发布兼容性库，允许对上述声明进行修改。这些兼容性库可用，但默认情况下不随CUDA工具包一起安装。这些兼容性库仅在某些情况下有效，并且它们有一定的使用要求。兼容性库记录在here中。

使用这些兼容性库的具体要求之一是，使用的GPU必须是特斯拉品牌的GPU。这些兼容性库不支持GeForce、Quadro、Jetson和Titan系列GPU。

此外，这些库仅适用于安装在基础计算机上的CUDA工具包版本和GPU驱动程序版本的特定组合。此“兼容性矩阵”记录在here中(表3)。只有CUDA工具包版本与已安装驱动程序版本的特定组合才可用于兼容性。举个例子，如果你想使用CUDA10.0，并且你的基础机器上安装了R396驱动的Tesla GPU，就没有兼容性支持。但是，在相同的设置中，如果您希望使用CUDA 10.1，则有对其的兼容性支持。

如果您已经满足了兼容性使用的要求，那么剩下的步骤就是安装兼容性库(or build your container from a base container that has the compatibility libraries already installed)。

对于包管理器CUDA安装方法，安装兼容性库的方法很简单( Ubuntu上的示例，安装CUDA 10.1兼容性以匹配CUDA 10.1工具包安装)：

sudo apt-get install cuda-compat-10.1

确保版本与您正在使用的CUDA工具包版本相匹配(使用包管理器方法安装的版本，或者已经安装在容器中的版本)。

这种兼容性“路径”仅在CUDA 9.0时间范围内开始。配备CUDA 9.0之前版本的驱动程序的系统将无法以任何方式用于此兼容性路径。documentation中还介绍了各种功能限制和约束。

如果正确安装并使用了此“兼容路径”，则整个系统配置可能“看起来”违反了此答案顶部指示的规则。例如，CUDA10.1应用程序可能运行在只安装了R396驱动程序的机器上。

对于这里所看到的特定问题，OP最终指出基础计算机有一个Quadro GPU，因此这个“兼容路径”不适用，并且运行例如CUDA10.0容器的唯一方法是在基础计算机上安装支持CUDA10.0的驱动程序，例如R410或更高版本的驱动程序。