虚拟机ubantu配置GPU
时间: 2025-05-29 17:02:06 浏览: 13
### 配置虚拟机中的 Ubuntu 系统以支持 GPU
要在虚拟机中为 Ubuntu 系统配置和启用 GPU 支持,需要完成以下几个方面的设置:
#### 1. 虚拟机管理器的支持
确保所使用的虚拟机管理器(如 VMware、VirtualBox 或 KVM)支持 GPU 直通(GPU Passthrough)。这种技术支持将物理 GPU 的资源直接分配给虚拟机使用。对于 MIG 技术而言,在支持的虚拟机监视程序上,当 MIG 支持的 GPU 处于 GPU 透传模式时,可以使用裸金属上可用的相同工作流、工具和配置文件[^1]。
#### 2. 安装必要的驱动程序
在虚拟机内的 Ubuntu 系统中安装 NVIDIA 显卡驱动程序是至关重要的一步。可以通过以下命令来实现:
```bash
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-<version>
```
其中 `<version>` 是具体的驱动版本号,可以根据实际需求选择合适的版本。
为了验证驱动是否成功安装,可执行以下命令查看当前系统的显卡状态:
```bash
nvidia-smi
```
如果显示了详细的 GPU 使用情况,则说明驱动已正确安装[^1]。
#### 3. 启用 vGPU 功能
通过 NVIDIA 提供的技术文档得知,MIG 可允许多个 vGPU 实例在同一块 GPU 上并行运行,并保持良好的隔离性能。因此,若要充分利用此特性,需按照官方《vGPU 软件用户指南》的相关章节指导进行具体操作。
另外需要注意的是,未来可能还会借助 Kubernetes 设备插件进一步增强对 CUDA MPS 的支持能力,这有助于提升容器环境下多个应用共享同一 GPU 的效率[^2]。
#### 4. 测试 GPU 加速的应用场景
最后一步是在新环境中测试一些依赖 GPU 计算的任务,比如机器学习框架 TensorFlow 或 PyTorch 是否能够正常调用到 GPU 资源。下面是一个简单的 Python 示例代码片段展示如何确认 Tensorflow 已经检测到了 GPU:
```python
import tensorflow as tf
if tf.test.is_gpu_available():
print('TensorFlow has access to the GPU.')
else:
print('No accessible GPUs found by TensorFlow.')
```
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