用途：从 nvidia-holoscan/holoscan-sdk 源码树用其自带的 ./run 脚本构建 Holoscan SDK，脚本在 Docker 容器内完成容器创建、CMake 配置、编译与安装，输出可作为 CMake 依赖的本地安装树。仅当 Conda/容器/apt/wheel 等已发布包无法满足需求（如需调试符号、自定义 CMake 选项或不受支持的配置）时推荐。
前置条件：带 NVIDIA GPU 与驱动的 Linux 主机（nvidia-smi 可用）；已安装 git、支持 GPU 透传的 Docker（docker run --gpus all 可用）和 docker-buildx-plugin；约 20 GB 空闲磁盘；首次干净构建约 10–30 分钟。构建前应先查阅官方文档的 Build from Source 章节及其 GitHub README/DEVELOP，文档与本文冲突时以文档为准。
主要步骤：1) 用 git --version、docker --version、docker run --rm --gpus all ubuntu:22.04 nvidia-smi 检查环境，缺失时按官方指引安装 Docker、NVIDIA Container Toolkit（含 nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker）或 docker-buildx-plugin。2) 克隆仓库并切换到发布标签：git clone https://github.com/nvidia-holoscan/holoscan-sdk.git，git tag 查标签后 git checkout v<VERSION>。3) 执行 ./run build 构建，常用选项有 --type debug、--type RelWithDebInfo、--arch aarch64、--gpu igpu、--dryrun；改选项后如出现 CMake 缓存错误用 ./run clear_cache && ./run build。产物位于 build-cu<N>-<arch>/ 与 install-cu<N>-<arch>/，可用 ./run get_build_dir、./run get_install_dir 获取。4) 运行测试 ./run test，建议覆盖 Hello World、Tensor Interop、Video Replayer 的 C++ 与 Python 六个测试；用正则批量运行时须用单引号包裹含 | 的表达式，否则 bash 会把 | 当管道导致 command not found。5) 应用侧将 Holoscan_ROOT 或 CMAKE_PREFIX_PATH 指向 install-cu<N>-<arch>/ 目录。
限制：仍依赖 Docker，并非真正的裸机构建；交叉编译 aarch64 需宿主安装 qemu-user-static；具体收费、价格与更多平台信息暂未提供。