Ubuntu NVIDIA GPU工作站評測
本指南為 NVIDIA 工具準備了 Ubuntu 24.04 工作站配方。普通的 KVM 測試用戶端可能沒有 NVIDIA 設備,因此封裝和設定檢查不是實體 GPU 資格。
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.配方形狀
{
"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"
}
}
}
}硬體塊被聲明為意圖。它不會使 NVIDIA 設備對測試虛擬機器可見。檢查 Docker 群組權限,不要在沒有身份驗證和網路策略的情況下公開 Jupyter。
相容性審查
建置之前,記錄:
- 精確的GPU模型與運算能力;
- 核心、NVIDIA 驅動程式、CUDA 工具包和用戶空間庫相容性;
- 來源儲存庫和簽章金鑰來源;
- 安全啟動/模組簽名行為(如果使用);
- 顯示 GPU 與純運算預期;和
- 每個專有組件的許可和重新分發限制。
證據分裂
虛擬建置可以證明套件清單、執行檔、設定檔、桌面啟動和非 GPU 服務。只有目標硬體才能證明:
nvidia-smi看到預期的設備沒有錯誤;- 編譯的 CUDA 範例產生預期結果;
- 固定容器映像可與
--gpus一起運作並檢視裝置; - 散熱、功率限制、暫停/恢復和重新啟動穩定;和
- 真正的訓練或推理工作負載在其記憶體和效能要求範圍內完成。
保留這兩個證據集並按環境標記它們。不要僅根據套件的存在情況來報告正在運行的 GPU 堆疊。