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GuidesUbuntu NVIDIA GPU工作站評測

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。