| install_nvidia.sh | ||
| LICENSE | ||
| README.md | ||
NVIDIA GPU Auto-Installer for Ubuntu
Автоматическая установка драйверов NVIDIA и настройка Docker для GPU-ускорения на Ubuntu 24.04 и новее.
✨ Особенности
- Автоматическое определение GPU (NVIDIA Tesla/RTX/Quadro)
- Установка оптимальных драйверов для вашей карты
- Полная очистка старых версий драйверов
- Настройка Docker с поддержкой GPU
- Проверка работоспособности всех компонентов
🚀 Установка одной командой
sudo bash -c "$(curl -fsSL https://git.softuniq.eu/UniqAI/NVIDIA_GPU_Auto_Installer_for_Ubuntu/_edit/main/install_nvidia.sh)"
Замените YOUR_USERNAME и путь к скрипту на актуальный URL вашего репозитория
📋 Требования
- Ubuntu 24.04 LTS или новее
- NVIDIA GPU с архитектурой Pascal или новее
- Доступ к терминалу с правами sudo
- Интернет-соединение
🔧 Ручная установка
- Клонируйте репозиторий:
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/nvidia-auto-installer.git
cd nvidia-auto-installer
- Запустите скрипт:
chmod +x install_nvidia.sh
sudo ./install_nvidia.sh
🖥️ Поддерживаемое оборудование
| GPU Series | Примеры моделей | Минимальный драйвер |
|---|---|---|
| Tesla | A10, T4, V100 | 470+ |
| GeForce RTX | 30xx, 40xx | 535+ |
| Quadro | RTX 6000, A6000 | 525+ |
| NVIDIA Enterprise | A100, H100 | 515+ |
🐳 Docker Support
После установки используйте официальные образы с GPU-поддержкой:
# Пример запуска контейнера с PyTorch
docker run --gpus all -it --rm nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3
# Пример запуска TensorFlow
docker run --gpus all -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu
🔍 Проверка установки
# Проверка драйвера
nvidia-smi
# Проверка Docker
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.1-base nvidia-smi
⚠️ Предупреждение
- Скрипт требует перезагрузки после установки
- Не используйте на production-системах без тестирования
- Проверяйте совместимость драйверов для специфичных рабочих нагрузок
📜 Лицензия
MIT License - подробнее в файле LICENSE