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GuidesUbuntu NVIDIA GPU工作站评测

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。