تقييم محطة Ubuntu NVIDIA GPU
يعد هذا الدليل وصفة محطة Ubuntu 24.04 لأدوات NVIDIA. قد لا يحتوي ضيف اختبار KVM العادي على جهاز NVIDIA، لذا فحوصات الحزم والإعداد ليست تأهيل GPU فعليا.
الموجه
Create an Ubuntu 24.04 GNOME workstation for NVIDIA compute evaluation.
Include the gpu-nvidia, cuda, docker, Python, Git, SSH, and Jupyter features.
Do not choose “latest”; show the exact driver, CUDA toolkit, container runtime,
repositories, signing keys, and supported GPU architecture in the plan. Create
a locked-password user named mldev. Add package and service tests for the VM,
then list nvidia-smi, CUDA sample, container-GPU, suspend/resume, and workload
tests that must run on the target workstation.شكل الوصفة
{
"name": "ubuntu24-nvidia-workstation-evaluation",
"base_image": "ubuntu-24.04",
"hardware": {
"platform": "pc",
"architecture": "x86_64",
"gpu": "nvidia",
"min_cpu_cores": 8,
"min_memory_gb": 32,
"min_storage_gb": 128,
"nic_count": 1
},
"os": {
"features": [
"desktop",
"gpu-nvidia",
"cuda",
"docker",
"python",
"git",
"ssh",
"jupyter"
],
"users": [
{
"username": "mldev",
"groups": ["sudo", "docker"],
"shell": "/bin/bash"
}
],
"desktop_settings": {
"color_scheme": "prefer-dark",
"power": {
"idle_delay": 600,
"sleep_inactive_ac_timeout": 0,
"sleep_inactive_ac_type": "nothing"
}
}
}
}كتلة العتاد قصد معلن. لا تجعل جهاز NVIDIA مرئيا لضيف الاختبار. راجع امتياز مجموعة Docker ولا تعرض Jupyter بلا مصادقة وسياسة شبكة.
مراجعة التوافق
قبل البناء، سجّل:
- طراز GPU وقدرة الحوسبة بالضبط؛
- توافق النواة ومشغّل NVIDIA وأدوات CUDA ومكتبات مساحة المستخدم؛
- أصل مستودع المصدر ومفتاح التوقيع؛
- سلوك الإقلاع الآمن/توقيع الوحدات إن استُخدم؛
- توقعات GPU العرض مقابل الحوسبة فقط؛ و
- قيود الترخيص وإعادة التوزيع لكل مكوّن مملوك.
تقسيم الأدلة
يمكن للبناء الافتراضي إثبات جرد الحزم والملفات التنفيذية وملفات الإعداد وإطلاق سطح المكتب والخدمات غير المرتبطة بـ GPU. العتاد المستهدف وحده يمكنه إثبات:
- أن
nvidia-smiيرى الجهاز المقصود بلا أخطاء؛ - أن عينة CUDA مترجمة تنتج النتيجة المتوقعة؛
- أن صورة حاوية مثبتة تعمل مع
--gpusوترى الجهاز؛ - أن الحرارة وحدود الطاقة والإيقاف/الاستئناف وإعادة التشغيل مستقرة؛ و
- أن حمل التدريب أو الاستدلال الحقيقي يكتمل ضمن متطلبات الذاكرة والأداء.
احتفظ بمجموعتي الأدلة وسمّهما حسب البيئة. لا تبلّغ عن رصة GPU عاملة من وجود الحزم وحدها.