Ubuntu NVIDIA GPU工作站评测
本指南为 NVIDIA 工具准备了 Ubuntu 24.04 工作站配方。普通的 KVM 测试客户端可能没有 NVIDIA 设备,因此封装和配置检查不是物理 GPU 资格。
提示
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.配方形状
{
"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"
}
}
}
}硬件块被声明为意图。它不会使 NVIDIA 设备对测试虚拟机可见。检查 Docker 组权限,不要在没有身份验证和网络策略的情况下公开 Jupyter。
兼容性审查
构建之前,记录:
- 精确的GPU模型和计算能力;
- 内核、NVIDIA 驱动程序、CUDA 工具包和用户空间库兼容性;
- 源存储库和签名密钥来源;
- 安全启动/模块签名行为(如果使用);
- 显示 GPU 与纯计算预期;和
- 每个专有组件的许可和重新分发限制。
证据分裂
虚拟构建可以证明包清单、可执行文件、配置文件、桌面启动和非 GPU 服务。只有目标硬件才能证明:
nvidia-smi看到预期的设备没有错误;- 编译的 CUDA 示例产生预期结果;
- 固定容器映像与
--gpus一起运行并查看设备; - 散热、功率限制、暂停/恢复和重新启动稳定;和
- 真正的训练或推理工作负载在其内存和性能要求范围内完成。
保留这两个证据集并按环境标记它们。不要仅根据包的存在情况来报告正在运行的 GPU 堆栈。