Aller au contenu principal

Comment installer CUDA et les drivers GPU

Les VM Hikube avec GPU ne disposent pas de drivers NVIDIA préinstallés. Ce guide détaille l'installation des drivers NVIDIA et du toolkit CUDA sur une VM Ubuntu 24.04.

Prérequis​

  • Une VM Hikube avec au moins un GPU (choisi à l'étape Configuration de l'assistant, voir Provisionner un GPU sur une VM)
  • Image Ubuntu 24.04 (les commandes sont adaptées à cette version)
  • Un disque système d'au moins 50 Go : le toolkit CUDA et les frameworks occupent plusieurs dizaines de Go
  • Un accès SSH à la VM
  • Droits root ou sudo
Pas de drivers préinstallés

Les images Hikube ne contiennent pas les drivers GPU NVIDIA. Installez-les manuellement ou via cloud-init après la création de la VM.

Étapes​

1. Se connecter à la VM​

Copiez la commande du bloc Connexion SSH de la page de détail et ajoutez votre clé :

ssh -i ~/.ssh/hikube-vm ubuntu@<ip-publique>

2. Vérifier la présence du GPU​

lspci | grep -i nvidia

Résultat attendu :

06:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation ...

Si aucun GPU n'apparaît, vérifiez sur la page de détail de la VM que la section Ressources & Caractéristiques liste bien le GPU sous GPUs.

3. Installer les drivers NVIDIA et CUDA​

# Dépôt NVIDIA
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update

# Toolkit CUDA et driver
sudo apt-get install -y cuda-toolkit nvidia-driver-560
Redémarrage requis

Un redémarrage est nécessaire pour charger les modules noyau NVIDIA.

sudo reboot

Vous pouvez aussi lancer Redémarrer depuis la section Actions de la page de détail. Reconnectez-vous quand la VM est revenue au statut Actif.

4. Vérifier l'installation des drivers​

nvidia-smi

Résultat attendu :

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 560.xx.xx    Driver Version: 560.xx.xx    CUDA Version: 12.x              |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
|=========================================+======================+======================|
|   0  NVIDIA L40S                    Off | 00000000:06:00.0 Off |                    0 |
| N/A   30C    P8              20W / 350W |      0MiB / 46068MiB |      0%      Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

Vérifiez la version de CUDA :

nvcc --version

5. Configurer les variables d'environnement (optionnel)​

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

6. Tester avec PyTorch​

pip3 install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
python3 -c "
import torch
print(f'CUDA disponible : {torch.cuda.is_available()}')
print(f'GPU détecté : {torch.cuda.get_device_name(0)}')
print(f'Mémoire GPU : {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1e9:.1f} Go')
"

Résultat attendu :

CUDA disponible : True
GPU détecté : NVIDIA L40S
Mémoire GPU : 46.1 Go

Vérification​

python3 -c "
import torch
x = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')
y = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')
z = torch.mm(x, y)
print(f'Calcul GPU réussi, taille du résultat : {z.shape}')
"

Résultat attendu :

Calcul GPU réussi, taille du résultat : torch.Size([1000, 1000])
Automatiser l'installation via cloud-init

Pour installer les drivers dès la création, collez ce script dans Script Cloud-Init (User Data) à l'étape Réseau de l'assistant :

user-data.yaml
#cloud-config
package_update: true
runcmd:
  - wget -q https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
  - dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
  - apt-get update
  - apt-get install -y cuda-toolkit nvidia-driver-560
power_state:
  mode: reboot
  condition: true

Voir Configurer cloud-init.

Pour aller plus loin​