You are tasked with updating both NVIDIA GPU drivers and DOCA drivers on a set of servers used for AI workloads. The environment previously had an older driver stack and custom kernel modules.
What is the most important step to successfully upgrade the drivers without causing conflicts?
- A. Update the GPU driver leaving the DOCA and OFED drivers unchanged as long as they are detecting the hardware properly.
- B. Uninstall all existing GPU and DOCA-related drivers and associated kernel modules before the new install
- C. Keep the older driver running alongside the new version in case you need to roll back the upgrade.
- D. Validate the driver version post-install since the fresh install will overwrite the legacy drivers.
AI 워크로드에 사용되는 서버 세트에서 NVIDIA GPU 드라이버와 DOCA 드라이버를 모두 업데이트해야 하는 과제가 주어졌습니다. 기존 환경에는 구형 드라이버 스택과 사용자 정의 커널 모듈이 설치되어 있었습니다.
충돌 없이 드라이버를 성공적으로 업그레이드하기 위한 가장 중요한 단계는 무엇일까요?
- A. GPU 드라이버를 업데이트하되, DOCA 및 OFED 드라이버가 하드웨어를 제대로 인식하고 있다면 해당 드라이버는 변경하지 마십시오.
- B. 새 설치를 하기 전에 기존의 모든 GPU 및 DOCA 관련 드라이버와 관련 커널 모듈을 제거하십시오.
- C. 업그레이드를 되돌려야 할 경우를 대비하여 이전 버전의 드라이버를 새 버전과 함께 계속 실행하십시오.
- D. 새 드라이버를 설치하면 기존 드라이버가 덮어쓰여지므로 설치 후 드라이버 버전을 확인하십시오.
정답은 B. 기존 GPU/DOCA 관련 드라이버와 커널 모듈을 제거한 뒤 새 버전을 설치하는 것입니다. ✅
특히 이 문제에는 **“older driver stack” + “custom kernel modules”**라는 힌트가 있습니다. 기존 모듈이 남아 있으면 새 NVIDIA GPU Driver나 DOCA/OFED 스택과 충돌할 수 있습니다.
쉽게 이해하면
현재 서버가 이런 상태라고 생각하면 됩니다.
기존 서버
├─ 구버전 NVIDIA GPU Driver
├─ 구버전 DOCA
├─ MLNX_OFED
└─ Custom Kernel Module여기에 새 드라이버를 그대로 덮어쓰면:
Old Module
+
New Module
↓
버전 충돌
의존성 충돌
Kernel module load 실패가 발생할 수 있습니다.
그래서 가장 안전한 방향은:
기존 Driver/Module 제거
↓
잔여 패키지 정리
↓
새 GPU Driver 설치
↓
새 DOCA/OFED 설치
↓
재부팅
↓
버전/상태 확인입니다.
NVIDIA DOCA 공식 문서도 이전 DOCA 또는 MLNX_OFED가 설치되어 있으면 새 버전을 설치하기 전에 제거하도록 안내합니다. 일부 DOCA 버전 업그레이드 경로에서는 DOCA와 OFED 관련 패키지를 모두 제거하도록 명시되어 있습니다. NVIDIA Docs
왜 Kernel Module 충돌이 중요한가?
NVIDIA GPU Driver 자체가 Linux kernel module을 사용합니다.
대표적으로:
nvidia.ko
nvidia-uvm.ko
nvidia-modeset.ko
nvidia-drm.ko
nvidia-peermem.ko등이 있습니다. NVIDIA Docs
예를 들어:
Kernel
│
├─ old nvidia.ko
└─ new nvidia.ko같은 상황이 생기면 문제가 될 수 있습니다.
특히 사용자가 직접 만든 custom kernel module까지 있다면:
- symbol 충돌
- dependency 문제
- DKMS rebuild 실패
- module version mismatch
- modprobe 실패
등이 발생할 가능성이 있습니다.
✅ B가 정답인 이유
B:
Uninstall all existing GPU and DOCA-related drivers and associated kernel modules before the new install
이 문제의 조건에서는 가장 적절합니다.
NVIDIA GPU Driver 설치 가이드도 conflicting installation methods를 먼저 처리하도록 요구하고, 필요하면 기존 드라이버를 clean uninstall하는 절차를 제공합니다. NVIDIA Docs
즉 시험에서는:
기존 Driver Stack + Custom Kernel Module → Clean Removal → Fresh Install
로 연결하면 됩니다.
❌ A. GPU Driver만 업데이트
GPU Driver → 최신
DOCA → 구버전
OFED → 구버전이런 식으로 버전이 섞이면 dependency/compatibility 문제가 생길 수 있습니다.
특히 DOCA는 네트워크/RDMA/BlueField 계열 소프트웨어와 밀접하게 연결되므로 단순히 “하드웨어가 인식되니까 괜찮다”라고 판단하면 안 됩니다.
❌ C. 구버전과 신버전을 동시에 유지
이게 가장 위험한 사고방식입니다.
Old Driver
+
New Driver를 동시에 활성 상태로 두는 것은 rollback 전략이 아닙니다.
정상적인 rollback은:
Old Package/Version 기록
↓
New Driver 설치
↓
문제 발생
↓
New 제거
↓
검증된 Old Version 재설치같은 식으로 수행합니다.
❌ D. 설치 후 버전만 확인
Post-install validation 자체는 반드시 해야 하는 좋은 작업입니다.
NVIDIA도 설치 후:
cat /proc/driver/nvidia/version등으로 실제 로드된 Driver Version을 확인하도록 안내합니다. NVIDIA Docs
하지만 D의 문제는:
“fresh install will overwrite the legacy drivers”
라고 가정한다는 점입니다.
기존 커널 모듈이나 패키지가 자동으로 모두 깨끗하게 정리된다는 보장이 없습니다.
그래서 사후 검증만으로는 부족합니다.
🎯 시험용 암기
이 문제는 이렇게 외우면 됩니다.
Old Driver Stack + Custom Kernel Module
→ Uninstall First
→ Clean Install
→ Verify
조금 더 줄이면:
구버전 있음
↓
REMOVE
↓
새 버전 INSTALL
↓
VERIFY한 줄 암기
GPU/DOCA 대규모 업그레이드에서 충돌 방지의 핵심 = 기존 Driver/Kernel Module 정리 후 새 버전 설치
따라서 **Question #14 정답은 B ✅**입니다.
다만 실제 운영에서는 무조건 모든 것을 지우는 것이 아니라 NVIDIA가 해당 DOCA/GPU 드라이버 버전 조합에 제시한 업그레이드 경로와 compatibility matrix를 확인한 뒤 수행하는 것이 정확합니다. 시험 문제는 “기존 스택 + custom modules로 인한 conflict 회피”를 묻고 있기 때문에 B가 가장 적절합니다.
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쉽게 말하면 둘 다 NVIDIA 네트워크/DPU 환경에서 필요한 소프트웨어 묶음인데, 역할이 조금 다릅니다.
1. DOCA가 뭐야?
DOCA = NVIDIA가 BlueField DPU와 ConnectX 네트워크 장치를 쓰기 위해 제공하는 소프트웨어 프레임워크입니다.
쉽게 말하면:
BlueField DPU를 제대로 쓰기 위한 드라이버 + 라이브러리 + 관리도구 + 개발도구 묶음
입니다.
구조를 단순화하면:
BlueField DPU
↑
DOCA
├─ Driver
├─ Library
├─ Tools
├─ Networking
├─ Security
└─ StorageNVIDIA 공식 문서도 DOCA Framework를 drivers, libraries, tools, low-level software의 종합 소프트웨어 suite라고 설명합니다. NVIDIA Docs
예를 들어 BlueField-3 DPU를 사용하면 DOCA를 통해:
- 네트워크 가속
- RDMA
- 보안 처리
- Storage offload
- DPU 애플리케이션 개발
같은 기능을 사용할 수 있습니다. NVIDIA Docs
2. MLNX_OFED는 뭐야?
MLNX_OFED = Mellanox OpenFabrics Enterprise Distribution
입니다.
이름이 긴데 초보자 기준으로는:
NVIDIA/Mellanox InfiniBand·Ethernet NIC용 고성능 네트워크 드라이버 패키지
라고 이해하면 됩니다.
주로 포함되는 것은:
MLNX_OFED
├─ InfiniBand Driver
├─ Ethernet Driver
├─ RDMA
├─ RoCE
├─ Kernel Module
└─ Network Tools즉 앞에서 공부한:
- InfiniBand
- RDMA
- RoCE
- ConnectX
- HCA
같은 것들이 정상적으로 동작하도록 해주는 소프트웨어 스택입니다. NVIDIA는 MLNX_OFED를 InfiniBand와 Ethernet 모두를 지원하는 VPI 소프트웨어 스택으로 설명합니다. NVIDIA Docs
DOCA와 MLNX_OFED 차이
가장 쉽게 보면:
| MLNX_OFED | 네트워크 드라이버 중심 |
| DOCA | 드라이버 + DPU 기능 + 개발/가속 프레임워크 |
즉:
MLNX_OFED
= 네트워크를 움직이게 하는 기반 드라이버
DOCA
= 그 기반 위에서 BlueField/DPU 기능까지 활용하는 더 큰 소프트웨어 플랫폼이라고 생각하면 됩니다.
최근에는 더 중요한 변화가 있습니다
현재 NVIDIA는 MLNX_OFED를 DOCA-Host 체계로 통합하는 방향으로 전환했습니다.
NVIDIA 문서에 따르면 MLNX_OFED의 standalone 마지막 릴리스는 2024년 10월 LTS이며, 2025년부터 신규 기능은 DOCA-OFED에 포함됩니다. NVIDIA Docs
즉 앞으로는:
예전
MLNX_OFED
↓ 전환
현재/앞으로
DOCA-OFED라고 이해하면 좋습니다.
NVIDIA의 최신 DOCA profile에도:
doca-ofed가 있고, 이것을 MLNX_OFED와 동등한 driver-only 설치 옵션으로 설명합니다. NVIDIA Docs
앞 문제와 연결하면
Question #14에서:
기존 DOCA 또는 MLNX_OFED가 설치되어 있는데 새 버전을 설치한다.
라는 상황이었죠.
예를 들어:
기존 서버
Old GPU Driver
Old MLNX_OFED
Old DOCA
Custom Kernel Module여기에:
New GPU Driver
New DOCA
New OFED를 그냥 덮어쓰면:
Old Network Driver
+
New Network Driver
↓
Kernel Module 충돌 가능이 생길 수 있습니다.
그래서 문제의 정답이:
기존 Driver / DOCA / OFED / Kernel Module을 먼저 정리한 뒤 새 버전을 설치
였던 겁니다.
시험용 암기
딱 이것만 기억하세요.
DOCA = BlueField/DPU용 NVIDIA 소프트웨어 플랫폼
MLNX_OFED = InfiniBand/Ethernet/RDMA용 NVIDIA 네트워크 드라이버 스택
그리고 현재는:
MLNX_OFED → DOCA-OFED로 통합되는 흐름
입니다. NVIDIA Docs
앞으로 NCP-AII 문제에서는 BlueField → DOCA, InfiniBand/RDMA → OFED 이렇게 연결하면 훨씬 쉽게 풀 수 있습니다.
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