Evaluación de estación Ubuntu con GPU NVIDIA

Esta guía prepara una receta de estación Ubuntu 24.04 para herramientas NVIDIA. El guest de prueba KVM normal puede no tener dispositivo NVIDIA, así que comprobaciones de paquetes y configuración no son calificación GPU física.

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.

Forma de la receta

{
  "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"
      }
    }
  }
}

El bloque hardware es intención declarada. No hace visible un dispositivo NVIDIA a la VM de prueba. Revisa el privilegio del grupo Docker y no expongas Jupyter sin autenticación y política de red.

Revisión de compatibilidad

Antes de compilar, registra:

• modelo exacto de GPU y compute capability;
• compatibilidad de kernel, driver NVIDIA, toolkit CUDA y bibliotecas user-space;
• procedencia de repositorio fuente y clave de firma;
• comportamiento Secure Boot/firma de módulos si se usa;
• expectativas GPU de pantalla frente a solo cómputo; y
• restricciones de licencia y redistribución de cada componente propietario.

División de evidencia

La compilación virtual puede probar inventario de paquetes, ejecutables, archivos de configuración, lanzamiento de escritorio y servicios no GPU. Solo el hardware objetivo puede probar:

• nvidia-smi ve el dispositivo previsto sin errores;
• una muestra CUDA compilada produce el resultado esperado;
• una imagen de contenedor fijada corre con --gpus y ve el dispositivo;
• térmicas, límites de potencia, suspender/reanudar y reinicio son estables; y
• la carga real de entrenamiento o inferencia termina dentro de sus requisitos de memoria y rendimiento.

Conserva ambos conjuntos de evidencia y etiquétalos por entorno. No reportes una pila GPU funcional solo por presencia de paquetes.