Cómo instalar los drivers de NVIDIA y CUDA en Rocky Linux 8, 9 y 10Elige tu versión y tu caso, copia los comandos y comprueba que funciona.
Poner en marcha una GPU de NVIDIA en Rocky Linux lleva una docena de comandos, y cuáles depende de la versión de Rocky y de si la máquina tiene escritorio, Secure Boot o contenedores.
Aquí abajo eliges tu caso y te quedan solo los comandos que te tocan. Salen de la guía de instalación de NVIDIA para Rocky Linux.
Antes de empezar
Lo primero es comprobar que el sistema ve la tarjeta. Si esto no devuelve nada, el problema está en el hardware o en la BIOS, y ningún driver lo va a arreglar:
lspci | grep -i nvidiaLos paquetes de esta guía usan los módulos abiertos del kernel de NVIDIA, que son los que NVIDIA recomienda para GPU de la generación Turing en adelante. Eso incluye las tarjetas de centro de datos desde la T4 y las RTX de la serie 20 en adelante. Las más antiguas, como la P100 o la V100, necesitan los módulos propietarios, y esta guía no los cubre.
Luego mira si tienes Secure Boot activado:
mokutil --sb-stateSi sale enabled, marca Secure Boot en la guía. Vas a necesitar acceso a la consola del servidor en el siguiente reinicio, porque la pantalla para confirmar la clave no aparece por SSH.
Instala el driver y CUDA
Elige tu versión de Rocky y marca lo que te toque. Los pasos cambian sobre la marcha y cada comando tiene su botón de copiar. Si vas a preparar varias máquinas, cópialo todo como script.
Comprueba que funciona
Después de reiniciar, nvidia-smi debería mostrar tus GPU con la versión del driver. La versión de CUDA que aparece arriba a la derecha es la más alta que admite ese driver, no la del toolkit que tienes instalado, y eso lía a mucha gente.
Para ver la versión del módulo que está cargado de verdad en el kernel:
cat /proc/driver/nvidia/versionEl toolkit se instala en /usr/local/cuda y no queda en el PATH. Para usar el compilador, añádelo a tu perfil y compruébalo:
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
nvcc --versionActualiza y quita el driver
Para actualizar dentro de la misma rama basta con un sudo dnf update. Cuando entra un kernel nuevo, DKMS compila el módulo para él. Merece la pena comprobar que lo ha hecho antes de reiniciar, porque si no el servidor vuelve sin GPU:
dkms statusEn Rocky 8 y 9, pasar a otra rama del driver obliga a cambiar el flujo del módulo:
sudo dnf module reset nvidia-driver
sudo dnf module enable nvidia-driver:<flujo>
sudo dnf update --allowerasingRocky 10 no tiene flujos de módulos. Si necesitas quedarte en una rama, fíjala con dnf versionlock.
Para quitar el driver en Rocky 8 y 9:
sudo dnf module remove --all nvidia-driver
sudo dnf module reset nvidia-driverY en Rocky 10:
sudo dnf remove nvidia-driver\*En los dos casos solo se va el driver. El toolkit de CUDA se queda hasta que lo quites tú.
Cuando hay más de un servidor
En un equipo de trabajo, todo esto se hace en una mañana. En un rack de servidores con GPU se convierte en mantenimiento. Cada actualización del kernel obliga a recompilar los módulos en todos los nodos, CUDA y PyTorch tienen que seguir casando con el driver, y un nodo que arranca sin GPU se queda parado hasta que alguien se da cuenta.
Eso es lo que resuelve RLC Pro AI, la edición de Rocky Linux de CIQ para servidores de IA. Trae el driver de centro de datos, CUDA, cuDNN, NCCL y PyTorch instalados y probados con su propio kernel. Somos partner de CIQ: lo desplegamos en tus servidores y le damos soporte. El resto de ediciones están en nuestra página de soporte de Rocky Linux.
Preguntas frecuentes
¿Necesito el toolkit de CUDA para usar PyTorch?
No. Los paquetes de PyTorch que se instalan con pip traen las librerías de CUDA que necesitan, así que basta con el driver. El toolkit sirve para compilar tu propio código CUDA con nvcc.
nvidia-smi dice que no puede comunicarse con el driver de NVIDIA. ¿Qué ha pasado?
Casi siempre es un kernel nuevo para el que no se compiló el módulo. Mira dkms status, instala las cabeceras del kernel nuevo si faltan y reinicia.
¿Sirve también para AlmaLinux?
Sí. NVIDIA documenta AlmaLinux 8, 9 y 10 con los mismos comandos que Rocky, flujos de módulos incluidos en la 8 y la 9.
¿Qué rama del driver uso?
El flujo open-dkms instala la última. En producción, muchos equipos fijan una rama, por ejemplo la 580, para que una actualización no les meta una versión mayor sin avisar.
¿Tienes servidores con GPU en Rocky?
Cuéntanos cuántos servidores tienes, con qué GPU y qué quieres ejecutar en ellos, y te decimos si RLC Pro AI tiene sentido y cómo sería el cambio.
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