התקנת דרייברים של GPU

Linux Windows

אחרי שיוצרים מכונה וירטואלית (VM) עם GPU אחד או יותר, המערכת צריכה מנהלי התקנים (דרייברים) של NVIDIA כדי שהאפליקציות יוכלו לגשת למכשיר. מוודאים שלמופעי מכונה וירטואלית (VM) יש מספיק מקום פנוי בכונן. כשיוצרים את מכונת ה-VM החדשה, צריך לבחור לפחות 40 GB לדיסק האתחול.

יש שתי אפשרויות להתקנת מנהלי ההתקנים:

אם אתם צריכים מעבדי GPU להאצת חומרה של גרפיקה תלת-ממדית, כמו שולחן עבודה מרוחק או גיימינג, תוכלו לעיין במאמר בנושא התקנת דרייברים למעבדי NVIDIA RTX Virtual Workstations (vWS).
עבור עומסי עבודה אחרים, צריך לפעול לפי ההוראות במסמך הזה כדי להתקין את מנהל ההתקנים (דרייבר) של NVIDIA.

טיפ למקצוענים: לחלופין, אפשר לדלג על ההגדרה הזו על ידי יצירת מכונות וירטואליות שמשתמשות בתמונות עם מנהלי התקנים מותקנים. מידע נוסף זמין במאמר בנושא בחירת מערכת הפעלה.

גרסאות של דרייבר NVIDIA, ערכת הכלים CUDA וזמן הריצה של CUDA

יכול להיות שתצטרכו רכיבים שונים של מנהלי התקנים וזמן ריצה עם גרסאות שונות בסביבה שלכם. הם כוללים את הרכיבים הבאים:

דרייבר NVIDIA
ערכת הכלים CUDA
CUDA runtime

במהלך ההתקנה של הרכיבים האלה, תוכלו להגדיר את הסביבה בהתאם לצרכים שלכם. לדוגמה, אם יש לכם גרסה קודמת של TensorFlow שפועלת בצורה הכי טובה עם גרסה קודמת של ערכת הכלים של CUDA, אבל ה-GPU שבו אתם רוצים להשתמש דורש גרסה עדכנית יותר של מנהל ההתקנים של NVIDIA, אתם יכולים להתקין גרסה קודמת של ערכת הכלים של CUDA יחד עם גרסה עדכנית יותר של מנהל ההתקנים של NVIDIA.

עם זאת, חשוב לוודא שהגרסאות של מנהל ההתקנים (דרייבר) של NVIDIA ושל ערכת הכלים של CUDA תואמות. למידע על תאימות של ערכת הכלים של CUDA והדרייבר של NVIDIA, אפשר לעיין במסמכי NVIDIA בנושא תאימות ל-CUDA.

הסבר על ענפי הדרייברים של NVIDIA

‫NVIDIA מספקת את שלושת ענפי הדרייברים הבאים:

ענף תמיכה לטווח ארוך (LTSB): בענף הזה יש עדיפות ליציבות ולצמצום התחזוקה, עם מחזור חיים מורחב של תמיכה למשך שלוש שנים. גרסת ה-LTSB העדכנית שנבדקה ואומתה על ידי Google היא R580, שתאריך סיום התמיכה שלה הוא באוגוסט 2028.
ענף הייצור (PB): הענף הזה מספק שיפורים בביצועים ותמיכה בחומרה העדכנית ביותר. היא תומכת באופן מלא בעומסי עבודה של ייצור, אבל מחזור החיים שלה קצר יותר – עד שנה. הגרסה האחרונה של PB שנבדקה ואומתה על ידי Google היא R570, והתמיכה בה תסתיים בפברואר 2026.
ענף תכונות חדש (NFB): הענף הזה מיועד למראשוני המשתמשים שרוצים לבדוק תכונות חדשות, ולא מומלץ לשימוש בסביבות ייצור.

לעומסי עבודה בסביבת ייצור, אפשר להשתמש בענף הייצור או בענף התמיכה לטווח ארוך. פרטים נוספים על הסתעפויות של NVIDIA זמינים במסמכי העזרה של NVIDIA.

ענפי דרייברים מומלצים של NVIDIA

כדי לקבוע את הענף הטוב ביותר של מנהל ההתקן (דרייבר) של NVIDIA עבור סוג המכונה של ה-GPU, אפשר להיעזר בטבלה שבקטע הזה.

בטבלה הבאה, הסימן EOS מציין ש-NVIDIA מפרטת את ההסתעפות הזו כהסתעפות שמגיעה לסוף התמיכה. ‫N/A מציין שמערכת ההפעלה (OS) שצוינה לא יכולה לפעול בסוג המכונה.

סוג מכונה	מודל GPU	סניפים נתמכים	הענף המומלץ (תאריך סוף התמיכה)	הגורם המניע המינימלי להמלצה על ענף
A4X Max	NVIDIA Blackwell GB300 Superchip	R580 ואילך	R580 (אוגוסט 2028)	‫Linux: ‏ `580.95.05` ואילך Windows: לא רלוונטי
A4X	NVIDIA Blackwell GB200 Superchip	‫R570 ואילך	R580 (אוגוסט 2028)	‫Linux: ‏ `580.82.07` ואילך Windows: לא רלוונטי
A4	NVIDIA Blackwell B200	‫R570 ואילך	R580 (אוגוסט 2028)	‫Linux: ‏ `580.82.07` ואילך Windows: לא רלוונטי
A3 Ultra	NVIDIA H200	‫R570 ואילך	R580 (אוגוסט 2028)	‫Linux: ‏ `580.82.07` ואילך Windows: לא רלוונטי
‫A3 Mega, ‏ High, ‏ Edge	NVIDIA H100	‫R535 ואילך	R535 (יוני 2026)	‫Linux: ‏ `535.230.02` ואילך Windows: לא רלוונטי
G4	NVIDIA RTX PRO 6000	R580 ואילך	R580 (אוגוסט 2028)	‫Linux: ‏ `580.95.05` ואילך ‫Windows: ‏ `581.42` ואילך
G2	NVIDIA L4	‫R535 ואילך	R535 (יוני 2026)	‫Linux: ‏ `535.230.02` ואילך ‫Windows: ‏ `538.67` ואילך
‫A2 Standard, ‏ A2 Ultra	NVIDIA A100	‫R535 ואילך	R535 (יוני 2026)	‫Linux: ‏ `535.230.02` ואילך ‫Windows: ‏ `538.67` ואילך
N1	NVIDIA T4	‫R535 ואילך	R535 (יוני 2026)	‫Linux: ‏ `535.230.02` ואילך ‫Windows: ‏ `538.67` ואילך
N1	‫NVIDIA V100, ‏ P100, ‏ P4	‫R35 עד R580¹	R535 (יוני 2026)	‫Linux: ‏ `535.230.02` ואילך ‫Windows: ‏ `538.67` ואילך

‫¹NVIDIA הודיעה ש-R580 הוא הענף האחרון של מנהלי ההתקנים שתומך בארכיטקטורה של Pascal‏ (P4 ו-P100) ו-Volta‏ (V100).

התקנת דרייברים של GPU במכונות וירטואליות באמצעות מדריכים של CUDA Toolkit

אחת הדרכים להתקין את הדרייבר של NVIDIA ברוב המכונות הווירטואליות היא להתקין את CUDA Toolkit.

כדי להתקין את CUDA Toolkit:

בוחרים גרסה של CUDA Toolkit שתומכת בגרסת הדרייבר שדרושה לכם.

סוג מכונה	מודל GPU	ערכת הכלים המומלצת של CUDA
A4X Max	NVIDIA Blackwell GB300 Superchip	‫CUDA 13.0 ואילך
A4X	NVIDIA Blackwell GB200 Superchip	‫CUDA 12.8.1 ואילך
A4	NVIDIA Blackwell B200	‫CUDA 12.8.1 ואילך
A3 Ultra	NVIDIA H200	‫CUDA 12.4 ואילך
G4	NVIDIA RTX PRO 6000	‫CUDA 13.1 ואילך
G2	NVIDIA L4	‫CUDA 12.2.2 ואילך
‫A3 Mega, ‏ High, ‏ Edge	NVIDIA H100	‫CUDA 12.2.2 ואילך
‫A2 Standard, ‏ A2 Ultra	NVIDIA A100	‫CUDA 12.2.2 ואילך
N1	NVIDIA T4	‫CUDA 12.2.2 ואילך
N1	‫NVIDIA V100, ‏ P100, ‏ P4	‫CUDA 12.2.2 עד CUDA 12 (גרסה סופית)¹

‫¹CUDA Toolkit 12 הוא האחרון שתומך בארכיטקטורת Pascal‏ (P4 ו-P100) ובארכיטקטורת Volta‏ (V100). ‫NVIDIA הודיעה שהחל מגרסה 13.0 הראשית של CUDA Toolkit, לא תהיה יותר תמיכה בהידור אופליין ובספרייה של הארכיטקטורות האלה. מידע נוסף זמין בהערות הגרסה של מנהל ההתקן NVIDIA 13.0.

מתחברים ל-VM שבה רוצים להתקין את מנהל ההתקן.
ב-VM, מורידים ומתקינים את CUDA Toolkit. כדי למצוא את חבילת CUDA Toolkit והוראות התקנה, אפשר לעיין בארכיון CUDA Toolkit במסמכי NVIDIA.

התקנת דרייברים של GPU במכונות וירטואליות באמצעות סקריפט התקנה

אפשר להשתמש בסקריפטים הבאים כדי להפוך את תהליך ההתקנה לאוטומטי. כדי לעיין בסקריפטים האלה, אפשר לעבור אל מאגר GitHub.

Linux

כדי להתקין דרייברים של GPU במכונה וירטואלית שפועלת, צריך לפעול לפי ההוראות הבאות.

מערכות הפעלה נתמכות

סקריפט ההתקנה של Linux נבדק במערכות ההפעלה הבאות:

‫Debian 12 ו-13
‫Red Hat Enterprise Linux‏ (RHEL) 8 ו-9
‫Rocky Linux 8 ו-9
‫Ubuntu 22 ו-24

אם משתמשים בסקריפט הזה במערכות הפעלה אחרות, יכול להיות שההתקנה תיכשל. הסקריפט הזה יכול להתקין את הדרייבר של NVIDIA וגם את CUDA Toolkit.

כדי להתקין את הדרייברים של ה-GPU ואת CUDA Toolkit, מבצעים את השלבים הבאים:

אם אתם משתמשים בגרסה 2.38.0 ואילך של סוכן תפעול כדי לאסוף מדדי GPU במכונה הווירטואלית, אתם צריכים להפסיק את השימוש בסוכן לפני שתוכלו להתקין או לשדרג את מנהלי ההתקנים של ה-GPU באמצעות סקריפט ההתקנה הזה.

כדי לעצור את סוכן תפעול, מריצים את הפקודה הבאה:
```
sudo systemctl stop google-cloud-ops-agent
```
מוודאים ש-Python 3 מותקן במערכת ההפעלה.

מורידים את סקריפט ההתקנה.

curl -L https://storage.googleapis.com/compute-gpu-installation-us/installer/latest/cuda_installer.pyz --output cuda_installer.pyz

מריצים את סקריפט ההתקנה.
```
sudo python3 cuda_installer.pyz install_driver --installation-mode=INSTALLATION_MODE --installation-branch=BRANCH
```
- ‫INSTALLATION_MODE: שיטת ההתקנה. משתמשים באחד מהערכים הבאים:
  - ‫repo: (ברירת מחדל) מתקין את הדרייבר ממאגר החבילות הרשמי של NVIDIA.
  - ‫binary: מתקין את הדרייבר באמצעות חבילת ההתקנה הבינארית.
- ‫BRANCH: הענף של מנהל ההתקן שרוצים להתקין. משתמשים באחד מהערכים הבאים:
  - prod: (ברירת מחדל) ענף הייצור. הסתעפות זו מתאימה לשימוש בסביבות ייצור עבור מעבדי GPU ארגוניים ומעבדי GPU במרכזי נתונים.
  - ‫nfb: ענף התכונה החדש. ההסתעפות הזו כוללת את העדכונים האחרונים למשתמשים הראשונים. הסתעפות הזו לא מומלצת לסביבות ייצור.
  - ‫lts: הענף של התמיכה לטווח ארוך (LTS). הענף הזה מתוחזק למשך תקופה ארוכה יותר מענף ייצור רגיל.
הרצת הסקריפט נמשכת זמן מה. המכונה הווירטואלית תופעל מחדש. כשמפעילים מחדש את המכונה הווירטואלית, מריצים שוב את הסקריפט כדי להמשיך בהתקנה.
מאמתים את ההתקנה. איך בודקים שהדרייבר של ה-GPU מותקן
אפשר גם להשתמש בכלי הזה כדי להתקין את CUDA Toolkit. כדי להתקין את CUDA Toolkit, מריצים את הפקודה הבאה:
```
sudo python3 cuda_installer.pyz install_cuda --installation-mode=INSTALLATION_MODE --installation-branch=BRANCH
```
חשוב לוודא שאתם משתמשים באותם ערכים של INSTALLATION_MODE ו-BRANCH שהשתמשתם בהם במהלך התקנת הדרייבר.

הרצת הסקריפט תימשך זמן מה. המכונה הווירטואלית תופעל מחדש. כשמכונת ה-VM מופעלת מחדש, מריצים שוב את הסקריפט כדי להמשיך בהתקנה.
מאמתים את ההתקנה של CUDA toolkit.
```
python3 cuda_installer.pyz verify_cuda
```
אחרי שמסיימים את ההתקנה, צריך להפעיל מחדש את המכונה הווירטואלית.

‫Linux (סקריפט לטעינה בזמן ההפעלה)

אפשר להשתמש בהוראות האלה כדי להתקין דרייברים של GPU במהלך ההפעלה של מכונה וירטואלית.

מערכות הפעלה נתמכות

סקריפט ההתקנה של Linux נבדק במערכות ההפעלה הבאות:

‫Debian 12 ו-13
‫Red Hat Enterprise Linux‏ (RHEL) 8 ו-9
‫Rocky Linux 8 ו-9
‫Ubuntu 22 ו-24

אפשר להשתמש בסקריפט לטעינה בזמן ההפעלה הבא כדי להפוך את ההתקנה של מנהל ההתקן ושל CUDA Toolkit לאוטומטית:

#!/bin/bash
if test -f /opt/google/cuda-installer
then
  exit
fi

mkdir -p /opt/google/cuda-installer
cd /opt/google/cuda-installer/ || exit

if test -f cuda_installation
then
  exit
fi

curl -fSsL -O https://storage.googleapis.com/compute-gpu-installation-us/installer/latest/cuda_installer.pyz
python3 cuda_installer.pyz install_cuda

אפשר להוסיף את הדגלים --installation-mode INSTALLATION_MODE ו---installation-branch BRANCH לפקודת ההתקנה כדי לציין את מצב ההתקנה ואת ענף מנהל ההתקן שרוצים להתקין.

‫INSTALLATION_MODE: שיטת ההתקנה. משתמשים באחד מהערכים הבאים:
- ‫repo: (ברירת מחדל) מתקין את הדרייבר ממאגר החבילות הרשמי של NVIDIA.
- ‫binary: מתקין את הדרייבר באמצעות חבילת ההתקנה הבינארית.
‫BRANCH: הענף של מנהל ההתקן שרוצים להתקין. משתמשים באחד מהערכים הבאים:
- prod: (ברירת מחדל) ענף הייצור. הסתעפות זו מתאימה לשימוש בסביבות ייצור עבור מעבדי GPU ארגוניים ומעבדי GPU במרכזי נתונים.
- ‫nfb: ענף התכונה החדש. ההסתעפות הזו כוללת את העדכונים האחרונים למשתמשים הראשונים. הסתעפות הזו לא מומלצת לסביבות ייצור.
- ‫lts: הענף של התמיכה לטווח ארוך (LTS). הענף הזה מתוחזק למשך תקופה ארוכה יותר מענף ייצור רגיל.

Windows

אפשר להשתמש בסקריפט ההתקנה הזה במופעי GPU שמופעל בהם אתחול מאובטח. הוא תומך ב-Windows Server 2019 ומעלה.

הסקריפט הזה מתקין מנהל התקן שתואם ל-NVIDIA RTX Virtual Workstation‏ (vWS). אם אין לכם רישיון ל-vWS, התכונות של vWS לא יהיו זמינות במופע שלכם.

פותחים טרמינל ב-PowerShell כאדמין, ואז מבצעים את השלבים הבאים:

מורידים את הסקריפט.

Invoke-WebRequest https://github.com/GoogleCloudPlatform/compute-gpu-installation/raw/main/windows/install_gpu_driver.ps1 -OutFile C:\install_gpu_driver.ps1

מריצים את הסקריפט.
```
C:\install_gpu_driver.ps1
```
הרצת הסקריפט נמשכת זמן מה. לא מוצגות הנחיות לפקודות במהלך תהליך ההתקנה. אחרי שהסקריפט יוצא, מנהל ההתקן מותקן.

הסקריפט הזה מתקין את מנהלי ההתקנים במיקום ברירת המחדל הבא במכונה הווירטואלית: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\.
מאמתים את ההתקנה. איך בודקים שהדרייבר של ה-GPU מותקן

התקנת דרייברים של GPU (מכונות וירטואליות עם אתחול מאובטח)

ההוראות האלה מיועדות להתקנת דרייברים של GPU במכונות וירטואליות של Linux שמשתמשות באתחול מאובטח.

תמיכה ב-GPU

ההליכים שמתוארים בקטע הזה תומכים בכל דגמי ה-GPU שזמינים ב-Compute Engine.

אי אפשר להשתמש בהליכים האלה כדי להתקין דרייברים במקרים של אתחול מאובטח שבהם מצורפים כרטיסי GPU עם גרסאות NVIDIA RTX Virtual Workstations (vWS).

אם אתם משתמשים במכונה וירטואלית של Windows או במכונה וירטואלית של Linux שלא מופעלת בה הפעלה מאובטחת, כדאי לעיין באחת מההוראות הבאות:

ההתקנה של מנהל ההתקן במכונה וירטואלית עם אתחול מאובטח שונה במכונות וירטואליות של Linux, כי במכונות וירטואליות כאלה נדרש שכל מודולי הליבה יהיו חתומים על ידי אישור מהימן.

התקנה

אפשר להשתמש באחת מהאפשרויות הבאות כדי להתקין מנהלי התקנים עם אישורים מהימנים:

יוצרים אישור מהימן לנהגים. כדי לבחור באפשרות הזו, צריך לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:
- שיטה אוטומטית: משתמשים בכלי ליצירת קובצי אימג' כדי ליצור קובצי אימג' של אתחול שכוללים אישורים מהימנים עבור מנהלי ההתקנים
- שיטה ידנית: יוצרים אישור משלכם ומשתמשים בו כדי לחתום על מודולי הליבה של מנהל ההתקן של ה-GPU
שימוש במנהלי התקנים שחתומים מראש עם אישור מהימן קיים. השיטה הזו תומכת רק ב-Ubuntu.

חתימה עצמית (אוטומטית)

מערכות הפעלה נתמכות:

שיטת החתימה העצמית האוטומטית הזו נבדקה במערכות ההפעלה הבאות:

‫Debian 12 ו-13
‫Red Hat Enterprise Linux‏ (RHEL) 8 ו-9
‫Rocky Linux 8 ו-9
‫Ubuntu 22 ו-24

הליך

כדי ליצור תמונת מערכת הפעלה עם אישורים בחתימה עצמית, מבצעים את השלבים הבאים:

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.
  
  Activate Cloud Shell
  
  At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
2. מורידים את הכלי cuda_installer. כדי להוריד את הגרסה האחרונה של הסקריפט, מריצים את הפקודה הבאה:
```
curl -L https://storage.googleapis.com/compute-gpu-installation-us/installer/latest/cuda_installer.pyz --output cuda_installer.pyz
```
3. כדי ליצור קובץ אימג' שבו מופעל אתחול מאובטח, מריצים את הפקודה הבאה. תהליך יצירת התמונה יכול להימשך עד 20 דקות.
```
PROJECT=PROJECT_ID
ZONE=ZONE
BASE_IMAGE=BASE_IMAGE_NAME
SECURE_BOOT_IMAGE=IMAGE_NAME

python3 cuda_installer.pyz build_image \
  --project $PROJECT \
  --vm-zone $ZONE \
  --base-image $BASE_IMAGE $SECURE_BOOT_IMAGE
```
  מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
  - ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שבו רוצים ליצור את התמונה
  - ‫ZONE: האזור שבו תיצור מכונה וירטואלית זמנית. לדוגמה us-west4-a.
  - ‫IMAGE_NAME: השם של האימג' שייווצר.
  - ‫BASE_IMAGE_NAME: בוחרים באחת מהאפשרויות הבאות:
    - debian-12 או debian-13
    - rhel-8 או rhel-9
    - rocky-8 או rocky-9
    - ubuntu-22 או ubuntu-24
  אפשר גם להוסיף את הדגל --family NAME כדי להוסיף את התמונה החדשה למשפחת תמונות.
  
  כדי לראות את כל האפשרויות להתאמה אישית של התמונה, מריצים את הפקודה python3 cuda_installer.pyz build_image --help. אפשר גם לעיין במסמכי התיעוד של cuda_installer ב-GitHub.
4. מאמתים את התמונה. כדי לוודא שהתמונה כוללת את האפשרות Secure Boot (אתחול מאובטח) ושהיא יכולה ליצור מופעי GPU עם מנהלי התקנים (דרייברים) של NVIDIA, פועלים לפי השלבים הבאים.
  1. יוצרים מכונת VM לבדיקה כדי לוודא שהתמונה מוגדרת בצורה תקינה ושהדרייברים של ה-GPU נטענים בהצלחה. בדוגמה הבאה נוצר סוג מכונה N1 עם מאיץ NVIDIA T4 יחיד שמצורף אליה. עם זאת, אתם יכולים להשתמש בכל סוג מכונת GPU נתמך שתבחרו.
```
TEST_INSTANCE_NAME=TEST_INSTANCE_NAME
ZONE=ZONE

gcloud compute instances create $TEST_INSTANCE_NAME \
 --project=$PROJECT \
 --zone=$ZONE \
 --machine-type=n1-standard-4 \
 --accelerator=count=1,type=nvidia-tesla-t4 \
 --create-disk=auto-delete=yes,boot=yes,device-name=$TEST_INSTANCE_NAME,image=projects/$PROJECT/global/images/$SECURE_BOOT_IMAGE,mode=rw,size=100,type=pd-balanced \
 --shielded-secure-boot \
 --shielded-vtpm \
 --shielded-integrity-monitoring \
 --maintenance-policy=TERMINATE
```
    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
    - ‫TEST_INSTANCE_NAME: שם למופע של מכונת ה-VM לבדיקה
    - ‫ZONE: אזור עם יחידות GPU מסוג T4 או יחידות GPU לבחירתכם. מידע נוסף זמין במאמר בנושא אזורים גיאוגרפיים ואזורים עם GPU.
  2. כדי לבדוק שההפעלה המאובטחת מופעלת, מריצים את הפקודה mokutil --sb-state במכונה הווירטואלית לבדיקה באמצעות gcloud compute ssh.
```
gcloud compute ssh --project=$PROJECT --zone=$ZONE $TEST_INSTANCE_NAME --command "mokutil --sb-state"
```
  3. מריצים את הפקודה nvidia-smi במכונת ה-VM לבדיקה באמצעות gcloud compute ssh כדי לוודא שהדרייבר מותקן.
```
gcloud compute ssh --project=$PROJECT --zone=$ZONE $TEST_INSTANCE_NAME --command "nvidia-smi"
```
    אם התקנתם את CUDA Toolkit, תוכלו להשתמש בכלי cuda_installer כדי לאמת את ההתקנה באופן הבא:
```
gcloud compute ssh --project=$PROJECT --zone=$ZONE $TEST_INSTANCE_NAME --command "python3 cuda_installer.pyz verify_cuda"
```
5. מפנים שטח אחסון. אחרי שמוודאים שהתמונה המותאמת אישית פועלת, אין צורך לשמור את המכונה הווירטואלית של האימות. כדי למחוק את מכונת ה-VM, מריצים את הפקודה הבאה:
```
gcloud compute instances delete --zone=$ZONE --project=$PROJECT $TEST_INSTANCE_NAME
```
6. אופציונלי: כדי למחוק את קובץ האימג' של הדיסק שיצרתם, מריצים את הפקודה הבאה:
```
gcloud compute images delete --project=$PROJECT $SECURE_BOOT_IMAGE
```

אימות ההתקנה של הדרייבר של ה-GPU

אחרי שמסיימים את שלבי ההתקנה של מנהל ההתקן, צריך לוודא שהוא הותקן ואותחל בצורה תקינה.

Linux

מתחברים למופע Linux ומשתמשים בפקודה nvidia-smi כדי לוודא שהדרייבר פועל בצורה תקינה.

sudo nvidia-smi

הפלט אמור להיראות כך:

  +-----------------------------------------------------------------------------------------+
  | NVIDIA-SMI 580.82.07              Driver Version: 580.82.07      CUDA Version: 13.0     |
  +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
  | GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
  | Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
  |                                         |                        |               MIG M. |
  |=======================================+====================+====================|
  |   0  Tesla T4                       On  |   00000000:00:04.0 Off |                    0 |
  | N/A   53C    P8             17W /   70W |       0MiB /  15360MiB |      0%      Default |
  |                                         |                        |                  N/A |
  +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
  | Processes:                                                                              |
  |  GPU   GI   CI              PID   Type   Process name                        GPU Memory |
  |        ID   ID                                                               Usage      |
  |=========================================================================================|
  |  No running processes found                                                             |
  +-----------------------------------------------------------------------------------------+

אם הפקודה הזו נכשלת, צריך לבדוק אם כרטיסי ה-GPU מצורפים למכונה הווירטואלית. כדי לבדוק אם יש מכשירי NVIDIA PCI, מריצים את הפקודה הבאה:

sudo lspci | grep -i "nvidia"

Windows Server

מתחברים למופע של Windows Server, פותחים טרמינל ב-PowerShell ומריצים את הפקודה הבאה כדי לוודא שהדרייבר פועל בצורה תקינה.

nvidia-smi

הפלט אמור להיראות כך:

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 538.67                 Driver Version: 538.67       CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                     TCC/WDDM  | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA L4                    WDDM  | 00000000:00:03.0 Off |                    0 |
| N/A   66C    P8              17W /  72W |    128MiB / 23034MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|    0   N/A  N/A      4888    C+G   ...CBS_cw5n1h2txyewy\TextInputHost.exe    N/A      |
|    0   N/A  N/A      5180    C+G   ....Search_cw5n1h2txyewy\SearchApp.exe    N/A      |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

מה השלב הבא?

כדי לעקוב אחרי ביצועי ה-GPU, אפשר לעיין במאמר בנושא מעקב אחרי ביצועי ה-GPU.

במאמר טיפול באירועי תחזוקה של מארחי GPU מוסבר איך לטפל בתחזוקה של מארחי GPU.
כדי לשפר את ביצועי הרשת, אפשר לקרוא את המאמר בנושא שימוש ברוחב פס רשת גבוה יותר.
כדי לפתור בעיות במכונות וירטואליות עם GPU, אפשר לעיין במאמר בנושא פתרון בעיות במכונות וירטואליות עם GPU.

התקנת דרייברים של GPU

גרסאות של דרייבר NVIDIA, ערכת הכלים CUDA וזמן הריצה של CUDA

הסבר על ענפי הדרייברים של NVIDIA

ענפי דרייברים מומלצים של NVIDIA

התקנת דרייברים של GPU במכונות וירטואליות באמצעות מדריכים של CUDA Toolkit

התקנת דרייברים של GPU במכונות וירטואליות באמצעות סקריפט התקנה

Linux

‫Linux (סקריפט לטעינה בזמן ההפעלה)

Windows

התקנת דרייברים של GPU (מכונות וירטואליות עם אתחול מאובטח)

תמיכה ב-GPU

התקנה

חתימה עצמית (אוטומטית)

חתימה עצמית (ידנית)

חתימה מראש (Ubuntu בלבד)

‫Ubuntu PRO ו-LTS

Ubuntu PRO FIPS

Ubuntu 18.04

Ubuntu 20.04

Ubuntu 22.04

אימות ההתקנה של הדרייבר של ה-GPU

Linux

Windows Server

מה השלב הבא?

התקנת דרייברים של GPU קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

גרסאות של דרייבר NVIDIA, ערכת הכלים CUDA וזמן הריצה של CUDA

הסבר על ענפי הדרייברים של NVIDIA

ענפי דרייברים מומלצים של NVIDIA

התקנת דרייברים של GPU במכונות וירטואליות באמצעות מדריכים של CUDA Toolkit

התקנת דרייברים של GPU במכונות וירטואליות באמצעות סקריפט התקנה

Linux

‫Linux (סקריפט לטעינה בזמן ההפעלה)

Windows

התקנת דרייברים של GPU (מכונות וירטואליות עם אתחול מאובטח)

תמיכה ב-GPU

התקנה

חתימה עצמית (אוטומטית)

חתימה עצמית (ידנית)

חתימה מראש (Ubuntu בלבד)

‫Ubuntu PRO ו-LTS

Ubuntu PRO FIPS

Ubuntu 18.04

Ubuntu 20.04

Ubuntu 22.04

אימות ההתקנה של הדרייבר של ה-GPU

Linux

Windows Server

מה השלב הבא?

התקנת דרייברים של GPU