Ocena stacji roboczej Ubuntu z GPU NVIDIA

Ten przewodnik przygotowuje przepis stacji roboczej Ubuntu 24.04 pod narzędzia NVIDIA. Zwykły gość testowy KVM może nie mieć urządzenia NVIDIA, więc sprawdzenia pakietów i konfiguracji nie są fizyczną kwalifikacją 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.

Kształt przepisu

{
  "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 to zadeklarowane założenie. Nie sprawia, że urządzenie NVIDIA jest widoczne w testowej VM. Przejrzyj uprawnienia grupy Docker i nie udostępniaj Jupyter bez uwierzytelniania i polityki sieciowej.

Przegląd zgodności

Przed buildem zapisz:

• dokładny model GPU i compute capability;
• zgodność jądra, sterownika NVIDIA, CUDA toolkit i bibliotek user-space;
• pochodzenie repozytorium źródłowego i signing key;
• zachowanie Secure Boot i podpisywania modułów, jeśli używane;
• oczekiwania: GPU do wyświetlania versus wyłącznie compute; oraz
• ograniczenia licencyjne i redystrybucji dla każdego komponentu własnościowego.

Podział dowodów

Wirtualny build może potwierdzić inwentarz pakietów, pliki wykonywalne, pliki konfiguracyjne, uruchomienie pulpitu i usługi bez GPU. Tylko docelowy sprzęt może potwierdzić:

• nvidia-smi widzi zamierzone urządzenie bez błędów;
• skompilowany przykład CUDA daje oczekiwany wynik;
• przypięty obraz kontenera działa z --gpus i widzi urządzenie;
• termika, limity mocy, suspend/resume i reboot są stabilne; oraz
• rzeczywisty workload treningowy lub inferencyjny kończy się w granicach wymagań pamięciowych i wydajnościowych.

Zachowaj oba zestawy dowodów i oznacz je według środowiska. Nie zgłaszaj działającego stosu GPU wyłącznie na podstawie obecności pakietów.