Ce document explique comment créer une instance de machine virtuelle (VM) Linux avec des processeurs graphiques (GPU) NVIDIA. Pour effectuer des étapes similaires sur une instance de VM Windows, consultez Installer des pilotes de GPU NVIDIA sur une VM Windows.
Une machine virtuelle avec GPU vous permet d'exécuter diverses charges de travail accélérées par GPU, par exemple l'intelligence artificielle et le machine learning.
Les machines virtuelles avec GPU font partie de la famille de machines de la série A "optimisées pour les accélérateurs", par exemple A2 et A3. Pour en savoir plus, consultez Afficher le type de machine d'une VM.
Ce document s'adresse aux développeurs des groupes d'administrateurs de plate-forme ou d'opérateurs d'applications qui créent des VM dans un environnement Google Distributed Cloud (GDC) isolé. Pour en savoir plus, consultez Audiences pour la documentation GDC sous air gap.
Avant de commencer
Préparer l'environnement
Pour utiliser les commandes de l'interface de ligne de commande (CLI) gdcloud, assurez-vous d'avoir téléchargé, installé et configuré la CLI gdcloud. Toutes les commandes pour Distributed Cloud utilisent la CLI gdcloud ou kubectl, et nécessitent un environnement Linux.
Demander des rôles IAM
Contactez l'administrateur de projet IAM pour demander les rôles suivants sur votre projet :
Administrateur de projet de machine virtuelle (
project-vm-admin) : créez, modifiez, listez et supprimez des VM dans l'espace de noms du projet.project-viewer(Lecteur de projet) : permet d'afficher toutes les ressources de l'espace de noms du projet.
Tous les rôles de VM doivent être liés à l'espace de noms du projet dans lequel réside la VM. Suivez la procédure pour valider votre accès.
Créer une VM
Créez une VM en suivant la procédure décrite dans Créer une VM à partir d'une image, puis sélectionnez un type de machine de la série A.
Installer les pilotes NVIDIA
Cette section explique comment installer les pilotes NVIDIA sur votre instance de VM GDC.
Installer le package
À partir de la version v20250809, les images Ubuntu et Rocky Linux fournies par GDC sont préinstallées avec les pilotes NVIDIA.
Pour les versions d'image antérieures à v20250809 et les images personnalisées fournies par l'utilisateur, installez le pilote à partir du dépôt de packages GDC.
Connectez-vous à la VM via SSH et exécutez la commande correspondant au système d'exploitation (OS) de votre VM :
Ubuntu
sudo apt install nvidia-dkms-570-server-open
Rocky Linux et RHEL
sudo dnf install nvidia-driver-cuda
Exécuter DKMS
Activez le pilote NVIDIA sur votre VM à l'aide de la commande dkms. Vous ne devez effectuer cette tâche qu'une seule fois par VM :
sudo dkms autoinstall
Installer CUDA Toolkit
Le kit d'outils NVIDIA CUDA est disponible dans les dépôts de packages GDC. Connectez-vous à la VM via SSH, puis exécutez la commande correspondant à l'OS de votre VM :
Ubuntu
sudo apt install cuda-toolkit-12-8
Rocky Linux et RHEL
sudo dnf install cuda-toolkit-12-8
Activer le démarrage sécurisé et signer les pilotes
Si vous devez activer le démarrage sécurisé sur votre VM avec des GPU, vous devez signer les pilotes de GPU. Reportez-vous aux instructions correspondant à votre OS.
Ubuntu
- Connectez-vous à la VM à l'aide de SSH.
Passez en mode super-utilisateur :
sudo suGénérez une clé MOK si elle n'existe pas déjà :
[ -f /var/lib/shim-signed/mok/MOK.der ] || openssl req -new -x509 -newkey rsa:2048 -keyout /var/lib/shim-signed/mok/MOK.priv \ -outform DER -out /var/lib/shim-signed/mok/MOK.der \ -nodes -days 36500 -subj "/CN=DKMS Signing Key/"Enregistrez la clé à l'aide de
mokutil:mokutil --import /var/lib/shim-signed/mok/MOK.derLorsque vous y êtes invité, créez et saisissez un nouveau mot de passe de votre choix.
Signez les modules de noyau NVIDIA à l'aide de la MOK :
for module in nvidia nvidia_drm nvidia_modeset nvidia_uvm nvidia_peermem; do /usr/src/linux-headers-$(uname -r)/scripts/sign-file sha256 /var/lib/shim-signed/mok/MOK.priv /var/lib/shim-signed/mok/MOK.der $(modinfo -n $module) done
Rocky Linux et RHEL
- Connectez-vous à la VM à l'aide de SSH.
Passez en mode super-utilisateur :
sudo suSignez le pilote avec la clé à l'aide de
dkms autoinstall:sudo dkms autoinstallEnregistrez la clé DKMS dans MOK :
mokutil --import /var/lib/dkms/mok.pub
Finaliser l'enregistrement et la validation de la clé MOK
Pour accéder à l'écran de gestion MOK, veillez à redémarrer l'instance de VM et à vous connecter immédiatement au port série. L'écran est sensible au temps et n'apparaît que brièvement pendant le processus de démarrage. Plus précisément, procédez comme suit :
Redémarrez l'instance de VM :
rebootConnectez-vous à la console série de la VM. Pour en savoir plus, consultez Se connecter à un port série.
Enregistrez la MOK à partir de la console :
Vous pouvez afficher la clé pour vous assurer qu'elle correspond à celle générée lors d'une étape précédente :
Saisissez le mot de passe que vous avez sélectionné précédemment :
Sélectionnez "Reboot" (Redémarrer) dans le menu de gestion MOK :
Vérifiez que le pilote NVIDIA fonctionne en exécutant
nvidia-smi.La sortie affiche l'état du GPU et les informations sur le pilote :
$ nvidia-smi Wed Aug 13 00:09:17 2025 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 570.158.01 Driver Version: 570.158.01 CUDA Version: 12.8 | |-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 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 NVIDIA H200 Off | 00000000:08:00.0 Off | 0 | | N/A 42C P0 128W / 700W | 0MiB / 143771MiB | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 1 NVIDIA H200 Off | 00000000:09:00.0 Off | 0 | | N/A 36C P0 127W / 700W | 0MiB / 143771MiB | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 2 NVIDIA H200 Off | 00000000:0A:00.0 Off | 0 | | N/A 34C P0 122W / 700W | 0MiB / 143771MiB | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 3 NVIDIA H200 Off | 00000000:0B:00.0 Off | 0 | | N/A 40C P0 128W / 700W | 0MiB / 143771MiB | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 4 NVIDIA H200 Off | 00000000:0C:00.0 Off | 0 | | N/A 39C P0 125W / 700W | 0MiB / 143771MiB | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 5 NVIDIA H200 Off | 00000000:0D:00.0 Off | 0 | | N/A 35C P0 122W / 700W | 0MiB / 143771MiB | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 6 NVIDIA H200 Off | 00000000:0E:00.0 Off | 0 | | N/A 39C P0 128W / 700W | 0MiB / 143771MiB | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 7 NVIDIA H200 Off | 00000000:0F:00.0 Off | 0 | | N/A 35C P0 121W / 700W | 0MiB / 143771MiB | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+