Mat á Ubuntu NVIDIA GPU vinnustöð
Þessi leiðarvísir undirbýr Ubuntu 24.04 vinnustöðaruppskrift fyrir NVIDIA verkfæri. Venjulegur KVM prófunargestur getur verið án NVIDIA tækis, svo pakk og stillingaprófanir teljast ekki sem líkamleg GPU hæfni.
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.Lag uppskriftar
{
"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"
}
}
}
}Hardware blokkinn lýsir tilgangi. Hann gerir NVIDIA tæki ekki sýnilegt í prófunar VM. Farðu yfir docker hópaheimild og útsettu ekki Jupyter án auðkenningar og netstefnu.
Yfirferð samhæfni
Áður en build hefst skráðu:
- nákvæma GPU gerð og compute capability;
- samhæfni kjarna, NVIDIA reklara, CUDA toolkit og user-space safna;
- uppruna frumgeymslu og signing key;
- Secure Boot/module-signing hegðun ef notuð;
- væntingar um display-GPU á móti compute-only; og
- leyfis- og endurdreifingartakmarkanir fyrir hvern einkaleyfisíhlut.
Skipting sönnunargagna
Sýndar build getur sannað pakkatal, keyrsluskrár, stillingarskrár, ræsingu skjáborðs og þjónustu án GPU. Aðeins marktæki getur sannað:
nvidia-smisér ætlað tæki án villna;- samsett CUDA sýnishorn skilar væntanlegum árangri;
- fest mynd í gáma keyrir með
--gpusog sér tækið; - hiti, power limits, suspend/resume og reboot eru stöðug; og
- raunveruleg training eða inference workload klárast innan minni- og afkastakröfna.
Geymdu bæði sönnunargagnasett og merktu þau eftir umhverfi. Tilkynntu ekki virka GPU stack eingöngu út frá tilvist pakka.