最新CUDA GPG Repository Key更新
最新CUDA GPG Repository Key
文章目录
- 最新CUDA GPG Repository Key
-
- 删除过时的签名密钥
- 安装新密钥
-
- 安装新的 cuda-keyring 包
- RPM 发行版
- 使用容器
- 使用 NVIDIA GPU 运算符
- 基于 Debian 的发行版的常见问题和解决方案
-
- 重复的 .list
- 未注册新的 GPG 密钥
- 机器学习存储库
- 文件大小
为了最好地确保 RPM 和 Debian 软件包存储库的安全性和可靠性，NVIDIA 将从 2022 年 4 月 27 日开始更新和轮换 apt、dnf/yum 和 zypper 软件包管理器使用的签名密钥。
如果您不更新存储库签名密钥，则在尝试从 CUDA 存储库访问或安装包时会出现包管理错误。
为确保继续访问最新的 NVIDIA 软件，请完成以下步骤。
删除过时的签名密钥
Debian、Ubuntu、WSL
$ sudo apt-key del 7fa2af80
Fedora, RHEL, openSUSE, SLES
$ sudo rpm --erase gpg-pubkey-7fa2af80*
安装新密钥
对于基于 Debian 的发行版，包括 Ubuntu，您还必须安装新软件包或手动安装新的签名密钥。
安装新的 cuda-keyring 包
为避免手动安装密钥步骤的需要，NVIDIA 提供了一个新的帮助程序包来自动安装 NVIDIA 存储库的新签名密钥。
将以下命令中的 $distro/$arch 替换为适合您的操作系统的值； 例如：
- debian10/x86_64
- debian11/x86_64
- ubuntu1604/x86_64
- ubuntu1804/cross-linux-sbsa
- ubuntu1804/ppc64el
- ubuntu1804/sbsa
- ubuntu1804/x86_64
- ubuntu2004/cross-linux-sbsa
- ubuntu2004/sbsa
- ubuntu2004/x86_64
- ubuntu2204/sbsa
- ubuntu2204/x86_64
- wsl-ubuntu/x86_64
Debian, Ubuntu, WSL
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distro/$arch/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
$ sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
RPM 发行版
在全新安装中，作为 dnf/yum/zypper 的 Fedora、RHEL、openSUSE 或 SLES 会在存储库签名密钥更改时提示您接受新密钥。 出现提示时接受更改。
将以下命令中的 $distro/$arch 替换为适合您的操作系统的值； 例如：
- fedora32/x86_64
- fedora33/x86_64
- fedora34/x86_64
- fedora35/x86_64
- opensuse15/x86_64
- rhel7/ppc64le
- rhel7/x86_64
- rhel8/cross-linux-sbsa
- rhel8/ppc64le
- rhel8/sbsa
- rhel8/x86_64
- sles15/cross-linux-sbsa
- sles15/sbsa
- sles15/x86_64
对于基于 RPM 的发行版（包括 Fedora、RHEL 和 SUSE）的升级，您还必须运行以下命令。
Fedora 和 RHEL 8
$ sudo dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distro/$arch/cuda-$distro.repo
RHEL 7
$ sudo yum-config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/$arch/cuda-rhel7.repo
openSUSE and SLES
$ sudo zypper removerepo cuda-$distro-$arch
$ sudo zypper addrepo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distro/$arch/cuda-$distro.repo
使用容器
使用旧 NGC 基础容器构建的 CUDA 应用程序可能包含过时的存储库密钥。 如果您使用这些映像作为基础构建 Docker 容器并更新包管理器或安装其他 NVIDIA 包作为 Dockerfile 的一部分，则这些命令可能会像在非容器系统上一样失败。 要解决此问题，请将较早的命令集成到用于构建容器的 Dockerfile 中。
不使用包管理器安装更新的现有容器不受此密钥轮换的影响。
使用 NVIDIA GPU 运算符
如果您是 Ubuntu 发行版上 GPU Operator 的当前用户，您可能会受到 CUDA GPG 密钥轮换的影响，其中一些由 GPU Operator 管理的容器可能无法启动并出现以下错误：
Stopping NVIDIA persistence daemon... Unloading
NVIDIA driver kernel modules... Unmounting NVIDIA
driver rootfs... Checking NVIDIA driver packages...
Updating the package cache... W: GPG error:
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ InRelease: The
following signatures couldn't be verified because
the public key is not available: NO_PUBKEY
A4B469963BF863CC E: The repository 'https://
developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/
ubuntu2004/x86_64 InRelease' is no longer signed.
NVIDIA 正在通过覆盖现有图像标签为驱动程序容器发布新图像。 您可以通过更新现有的 clusterPolicy 来拉取新图像来解决此错误：
$ kubectl edit clusterpolicy
...
set driver.imagePullPolicy=Always
此步骤导致 GPU Operator 拉取更新的图像。
GPU Operator 的新安装应该不受此更改的影响，并且不需要任何 clusterPolicy 更新。 如果您在 RHEL 或 OpenShift 上使用 GPU Operator，您也不会受到此更改的影响。
基于 Debian 的发行版的常见问题和解决方案
以下是我帮助人们解决的一些常见错误。 如果您看到此处未列出的错误，请在下面发表评论。
重复的 .list
{{E: Conflicting values set for option Signed-By regarding source
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /:
/usr/share/keyrings/cuda-archive-keyring.gpg !=
E: The list of sources could not be read.}}
- 解决方案：如果您之前使用 add-apt-repository 启用 CUDA 存储库，则删除重复条目。
未注册新的 GPG 密钥
{{Reading package lists...
W: GPG error: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64
InRelease: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available:
NO_PUBKEY A4B46996 3BF863CC
E: The repository 'https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64
InRelease' is no longer signed.}}
- 解决方案：请参阅“复制 .list ”安装 cuda-keyring 包或 3bf863cc 公钥的手动注册方法之一。
机器学习存储库
{W: An error occurred during the signature verification.
The repository is not updated and the previous index files will be used.
GPG error: https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64
Release: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available:
NO_PUBKEY F60F4B3D 7FA2AF80}}
- 解决方案：删除 NVIDIA 机器学习存储库条目，因为它不再更新。 CUDA 存储库中提供了较新版本的 cuDNN、NCCL 和 TensorRT。
文件大小
{{Packages.gz File has unexpected size (631054 != 481481). Mirror sync in progress? [IP: XXX.XXX.XXX.XXX 443]
Hashes of expected file:
* Filesize:481481 [weak]
* SHA256:8556d67c6d380c957f05057f448d994584a135d7ed75e5ae6bb25c3fc1070b0b
* SHA1:c5ea9556407a3b5daec4aac530cd038e9b490441 [weak]
* MD5Sum:a5513131dbd2d4e50f185422ebb43ac9 [weak]
* Release file created at: Mon, 25 Apr 2022 23:27:19 +0000
* E: Some index files failed to download. They have been ignored, or old ones used instead.}}
- 解决方案：向 NVIDIA 报告 CDN 问题。