Skip to Content
GuidesUbuntu NVIDIA GPU 워크스테이션 평가

Ubuntu NVIDIA GPU 워크스테이션 평가

이 가이드는 NVIDIA 도구를 위한 Ubuntu 24.04 워크스테이션 레시피를 준비합니다. 일반 KVM 테스트 게스트에는 NVIDIA 장치가 없을 수 있으므로 패키지 및 구성 확인은 물리적 GPU 검증이 아닙니다.

프롬프트

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.

레시피 형태

{ "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" } } } }

하드웨어 블록은 의도로 선언됩니다. 테스트 VM에 NVIDIA 장치가 표시되지는 않습니다. Docker 그룹 권한을 검토하고 인증 및 네트워크 정책 없이 Jupyter를 노출하지 마세요.

호환성 검토

구축하기 전에 다음을 기록하십시오.

  • 정확한 GPU 모델 및 컴퓨팅 기능
  • 커널, NVIDIA 드라이버, CUDA 툴킷 및 사용자 공간 라이브러리 호환성
  • 소스 저장소 및 서명 키 출처
  • 보안 부팅/모듈 서명 동작(사용되는 경우)
  • 디스플레이 GPU 대 컴퓨팅 전용 기대치 그리고
  • 모든 독점 구성 요소에 대한 라이센스 및 재배포 제약.

증거 분할

가상 빌드는 패키지 인벤토리, 실행 파일, 구성 파일, 데스크톱 실행 및 비 GPU 서비스를 입증할 수 있습니다. 대상 하드웨어만이 다음 사항을 증명할 수 있습니다.

  • nvidia-smi는 오류 없이 의도한 장치를 봅니다.
  • 컴파일된 CUDA 샘플이 예상한 결과를 생성합니다.
  • 고정된 컨테이너 이미지는 --gpus로 실행되고 장치를 확인합니다.
  • 열, 전력 제한, 일시 중지/재개 및 재부팅이 안정적입니다. 그리고
  • 실제 교육 또는 추론 워크로드는 메모리 및 성능 요구 사항 내에서 완료됩니다.

두 증거 세트를 모두 유지하고 환경별로 레이블을 지정합니다. 패키지 존재만으로 작동하는 GPU 스택을 보고하지 마십시오.