Hodnocení pracovní stanice Ubuntu s GPU NVIDIA

Tato příručka připraví recept pracovní stanice Ubuntu 24.04 pro nástroje NVIDIA. Běžný testovací guest v KVM nemusí mít zařízení NVIDIA, takže kontroly balíčků a konfigurace nejsou fyzickou kvalifikací GPU.

Prompt

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.

Tvar receptury

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Blok hardware je deklarovaný záměr. Nezpůsobí, že by testovací VM viděla zařízení NVIDIA. Zkontrolujte oprávnění skupiny Docker a nevystavujte Jupyter bez autentizace a síťové politiky.

Přehled kompatibility

Před buildem zapište:

• přesný model GPU a compute capability;
• kompatibilitu jádra, ovladače NVIDIA, CUDA toolkit a knihoven user-space;
• původ zdrojového repozitáře a signing key;
• chování Secure Boot a podpisu modulů, pokud se používá;
• očekávání: GPU pro displej versus pouze compute; a
• licenční a redistribuční omezení pro každou proprietární komponentu.

Rozdělení důkazů

Virtuální build může doložit inventář balíčků, spustitelné soubory, konfigurační soubory, spuštění desktopu a služby bez GPU. Pouze cílový hardware může doložit:

• nvidia-smi vidí zamýšlené zařízení bez chyb;
• zkompilovaný ukázkový CUDA kód dá očekávaný výsledek;
• připnutý obraz kontejneru běží s --gpus a vidí zařízení;
• teploty, limity výkonu, suspend/resume a reboot jsou stabilní; a
• skutečná tréninková nebo inferenční workload dokončí v rámci požadavků na paměť a výkon.

Ponechte obě sady důkazů a označte je podle prostředí. Nehlaste funkční GPU stack jen na základě přítomnosti balíčků.