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  • Linux安装NVIDIA显卡驱动的正确姿势

    万次阅读 多人点赞 2018-08-20 21:05:58
    Linux安装NVIDIA显卡驱动的正确姿势 什么是nouveau驱动? 检测NVIDIA驱动是否成功安装 集显与独显的切换 使用标准仓库进行自动化安装 使用PPA仓库进行自动化安装 使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装 Linux...

    Linux安装NVIDIA显卡驱动的正确姿势

    可能想玩Linux系统的童鞋,往往死在安装NVIDIA显卡驱动上,所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。

    本文将介绍四种NVIDIA驱动安装方式。具体选择需要根据你的情况而定。

    • 使用标准Ubuntu仓库进行自动化安装
    • 使用PPA仓库进行自动化安装
    • 使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装

    什么是nouveau驱动?

    nouveau,是一个自由及开放源代码显卡驱动程序,是为Nvidia的显示卡所编写,也可用于属于系统芯片的NVIDIA Tegra系列,此驱动程序是由一群独立的软件工程师所编写,Nvidia的员工也提供了少许帮助。

    该项目的目标为利用逆向工程Nvidia的专有Linux驱动程序来创造一个开放源代码的驱动程序。

    所以nouveau开源驱动基本上是不能正常使用的,性能极低,所以网上有很多人都在骂:干死黄仁勋!!

    这里写图片描述

    想了解历史的可以去看看这篇知乎,腾讯和AMD是linux的罪人吗?

    好了不扯了,正式开始讲安装把!

    检测NVIDIA驱动是否成功安装

    1. 使用nvidia-settings命令
    nvidia-settings
    

    终端执行这个命令会调出NVIDIA的驱动管理程序,如下:

    这里写图片描述

    如果出现这个界面可以看到 NVIDIA Driver Version:390.48,这就代表nvidia-setting安装正常。

    1. 使用nvidia-smi命令测试

    英伟达系统管理接口(NVIDIA System Management Interface, 简称 nvidia-smi)是基于NVIDIA Management Library (NVML) 的命令行管理组件,旨在(intened to )帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。

    nvidia-smi
    

    执行这条命令将会打印出当前系统安装的NVIDIA驱动信息,如下:

    这里写图片描述

    我们可以看到我们显卡的型号,我的是GTX 960M,包括显存大小都可以看见。

    1. 系统信息查看

    这一步不重要,因为有时候系统信息里面显示的可能会有误,只显示集显不显示独显的情况。

    比如我的就没有显示出独显,如下:

    这里写图片描述

    这里面不显示没有关系,可以略过。

    1. 命令行搜索集显和独显

    打开终端执行以下命令:

    lspci | grep VGA     # 查看集成显卡
    lspci | grep NVIDIA  # 查看NVIDIA显卡
    

    这里写图片描述

    如果都能搜索到说明正常。

    查看nouveau是否启动运行可以执行下面命令:

    lsmod | grep nouveau
    

    没有返回代表没有运行。

    集显与独显的切换

    当我们需要切换独显与集显的时候,一般就是外出的时候,想节省电量,增长待机时间。下面讲解两种切换方式。

    1. 使用nvidia-setting切换

    终端执行nvidia-setting,在弹的界面中选择独显与集显:

    这里写图片描述

    1. 命令行切换

    NVIDIA提供了一个切换显卡的命令:

    sudo prime-select nvidia # 切换nvidia显卡
    sudo prime-select intel  # 切换intel显卡
    sudo prime-select query  # 查看当前使用的显卡
    

    这里写图片描述

    注意: 每一次切换显卡都需要重新启动电脑才能生效

    使用标准仓库进行自动化安装

    在安装的发行版中,如 ubuntu, Linux Mint等,找到附加驱动管理软件,下面是Linux Mint界面:

    这里写图片描述

    选择推荐的驱动安装,点击应用更改,等待下载然后重启即可。

    这种安装方式有如下缺点

    1. 如果你的显卡比较新可能会出现安装低版本的NVIDIA驱动而造成即可安装完成,但是并没有真正安装成功,可能会出现循环登录,关机死机等等原因。

    2. 当你更换驱动的时候可能原有的NVIDIA驱动删除不干净。

    当然这种方式也是有优点的:

    1. 不需要手动禁止nouveau
    2. 操作方便

    可能有的童鞋还使用过命令行的方式安装:

    sudo apt-get install nvidia*
    

    如图:

    这里写图片描述

    这种方式安装同样也是使用ubuntu官方源的形式安装的,你可以选择不同的驱动版本来安装,但是本质上和标准仓库进行自动化安装是一样的。

    其实ubuntu自带命令行版本安装工具ubuntu-drivers,终端输入:

    ubuntu-drivers devices   # 查询所有ubuntu推荐的驱动
    

    这里写图片描述

    这路我是有一个推荐安装的驱动,那就是nvidia-driver-390,明显我已经安装完成了。

    然后就可以使用下面一条命令安装所有推荐的驱动程序:

    sudo ubuntu-drivers autoinstall
    

    安装完成后重启就可以了,这里要注意,这种安装方式和驱动管理器软件安装的效果是一样的,就是一个是UI版本,一个是命令行版本。

    使用PPA仓库进行自动化安装

    使用图形驱动程序PPA存储库允许我们安装NVIDIA beta驱动程序,这有可能会出现兼容性的问题,但是有些时候必须使用这种方式,比如显卡比较新,使用上面所讲的方式检测驱动的安装情况,如果不正常那么只能使用这种方式安装最新的NVIDIA驱动。

    1. 添加PPA到我们的系统:
    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
    

    更新系统源:

    sudo apt update
    

    此时我们就可以下载最新的NVIDIA驱动了:

    安装的方式有以下三种,其实前面已经讲过,这里总结一下:

    • 附加驱动管理软件
    • sudo apt-get install nvidia-xxx
    • ubuntu-drivers方式

    这三种都可以,选择一个版本安装,然后重启即可。

    使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装

    这种安装方式我认为是比较野蛮的,也是最正规,最原始的的方式,当然难度最高的。你可以来挑战一下!!!!

    1. 查看当前电脑的显卡型号

    lshw -numeric -C display
    

    执行完毕后我的显卡型号为 GTX 960M,如下图:

    这里写图片描述

    2. 下载NVIDIA官方驱动

    到NVIDIA的官方驱动网站下载对应显卡的驱动程序,下载后的文件格式为run

    下载好之后放到用户目录下,等下后面会用到。

    3. 删除原有的NVIDIA驱动程序

    如果你没有安装过,或者已经卸载,可以忽略:

    sudo apt-get remove –purge nvidia*
    

    4. bios禁用禁用secure boot,也就是设置为disable

    如果没有禁用secure boot,会导致NVIDIA驱动安装失败,或者不正常。

    5. 禁用nouveau

    打开编辑配置文件:

    sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
    

    在最后一行添加:

    blacklist nouveau
    

    这一条的含义是禁用nouveau第三方驱动,之后也不需要改回来。

    由于nouveau是构建在内核中的,所以要执行下面命令生效:

    sudo update-initramfs -u
    

    6. 重启

    reboot
    

    重启之后,可以查看nouveau有没有运行:

    lsmod | grep nouveau  # 没输出代表禁用生效
    

    7. 停止可视化桌面:

    为了安装新的Nvidia驱动程序,我们需要停止当前的显示服务器。最简单的方法是使用telinit命令更改为运行级别3。执行以下linux命令后,显示服务器将停止,因此请确保在继续之前保存所有当前工作(如果有):

    sudo telinit 3
    

    之后会进入一个新的命令行会话,使用当前的用户名密码登录

    8. 安装驱动

    给驱动文件增加可执行权限:

    sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run
    

    然后执行安装:

    sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run --no-opengl-files
    

    安装完成后重启即可,记得验证是否安装成功,参考前面所讲。

    –no-opengl-files 参数必须加否则会循环登录,也就是loop login

    参数介绍:

    • –no-opengl-files 只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。这个参数最重要
    • –no-x-check 安装驱动时不检查X服务
    • –no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau
      后面两个参数可不加。

    关于使用此方式可以参照Ubuntu 18.04安装NVIDIA(英伟达) RTX2080Ti显卡 这篇文章。

    注意:

    • 安装CUDA时一定使用runfile文件,这样可以进行选择。不再选择安装驱动,以及在弹出xorg.conf时选择NO

    常见问题解决

    1. 安装完驱动后,HDMI扩展屏幕不能使用,现象表现为能识别扩展屏幕但是黑屏。
      这种情况需要确定以下内容是否已经设置:

      • bios内是否已经禁止安全启动、快速启动。
      • linux系统是否设置了禁止nouveau

      如果上面的都已经做了,但还是有问题,可以尝试下面的配置:

      sudo nano /usr/share/X11/xorg.conf.d/10-amdgpu.conf
      

      有可能不是这个文件,但是类似。

      修改为下面这样

      Section "OutputClass"
         Identifier "AMDgpu"
         MatchDriver "amdgpu"
         Driver "amdgpu"
         Option "PrimaryGPU" "no"
      EndSection
      

      下面修改nvidia的配置

      sudo nano /usr/share/X11/xorg.conf.d/10-nvidia.conf
      

      修改为下面这样:

      Section "OutputClass"
         Identifier "nvidia"
         MatchDriver "nvidia-drm"
         Driver "nvidia"
         Option "AllowEmptyInitialConfiguration"
         Option "PrimaryGPU" "yes"
         ModulePath "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/nvidia/xorg"
      EndSection
      

      然后重新启动。

    到此NVIDIA的安装方式讲解完了。。。。

    END

    展开全文
  • Ubuntu16/18安装NVIDIA驱动+CUDA10.2

    万次阅读 多人点赞 2017-08-03 18:55:23
    1. 先卸载原有n卡驱动#for the driver ...sudo apt-get remove --purge nvidia*#for the driver installed by runfile sudo chmod +x *.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall如果使用的是apt-

    系统:Ubuntu 16.04//18.04。显卡:GTX960/RTX2080Super,独显无集成显卡。


    0. 综述

    目前,知道3种安装N卡驱动的方法:

    • 添加PPA源:最简便,但未必有最新驱动(据说可能有坑?)
    sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa # 添加ppa源
    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 添加ppa源
    sudo apt-get update # 更新apt-get源列表
    

    然后进入:系统设置->软件和更新->附加驱动,选择更新的显卡驱动。

    • 安装CUDA时,顺便安装驱动:

    1、用run安装CUDA时,选择安装Driver即可,但Driver版本可能稍旧。
    2、用deb安装CUDA时,会自动联网安装最新Driver,但可能Driver与该CUDA的版本不匹配。

    • 去官网下载最新驱动,在本地安装:

    PS:Driver安装完后,用nvidia-smi查看该Driver对应的CUDA版本,一定要安装相应的CUDA。

    1. 先卸载原有驱动

    如果之前安装了CUDA,应先卸载CUDA,再卸载Driver:

    • 方法1:用于卸载曾用run安装的。如果新驱动仍用run安装,可无需卸载直接安装,run会在安装时自动卸载之前的。
    • 方法2:用于卸载曾用deb或apt-get安装的。
    # For installed by run-file:
    sudo /usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller # 若未装cuda,此步可略
    sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall
    
    # For installed by deb-file or apt-get:
    sudo apt-get purge cuda* # 若未装cuda,此步可略
    sudo apt-get purge nvidia-*
    sudo apt-get purge libnvidia-*
    

    PS1:卸载时一定要用apt-get purge,而非apt-get remove,否则配置文件仍在,重装时会有坑。
    PS2:期间,随时用dpkg -l|grep cudadpkg -l|grep nvidia检查是否卸载干净;提示定位不到软件包时可重启下。卸载cuDNN或TensorRT时,也类似。

    2. 禁用nouveau驱动

    sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
    

    在文本最后添加:(禁用nouveau第三方驱动,之后也不需要改回来)

    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
    

    保存后,执行:

    sudo update-initramfs -u
    

    一定要重启!!!然后执行:

    lsmod | grep nouveau
    

    如果屏幕没有输出任何内容,说明禁用nouveau成功。

    3. 禁用X-Window服务(18.04可忽略)

    sudo service lightdm stop #这会关闭图形界面,但不用紧张
    

    Ctrl-Alt+F1进入命令行界面,输入用户名和密码登录即可。

    PS:在命令行输入:sudo service lightdm start ,然后按Ctrl-Alt+F7即可恢复到图形界面。

    4.1 用run安装Driver

    # 给run文件赋予执行权限:
    sudo chmod +x *.run
    # 后面的参数非常重要,不可省略:
    sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.82.run --no-opengl-files
    
    • --no-opengl-files:表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。这个参数不可省略,否则会导致登陆界面死循环,英语一般称为"login loop"或者"stuck in login"。
    • --no-x-check:表示安装驱动时不检查X服务,非必需。
    • --no-nouveau-check:表示安装驱动时不检查nouveau,非必需。
    • -Z, --disable-nouveau:禁用nouveau。此参数非必需,因为之前已经手动禁用了nouveau。
    • -A:查看更多高级选项。

    1、必选参数解释:因为NVIDIA的驱动默认会安装OpenGL,而Ubuntu的内核本身也有OpenGL、且与GUI显示息息相关,一旦NVIDIA的驱动覆写了OpenGL,在GUI需要动态链接OpenGL库的时候就引起问题。
    2、如果提示未安装cc或make,可先退出安装,再命令行执行 sudo apt install gcc g++ make vim。如果又提示,编译器的gcc的版本高于kernel的gcc版本,可先联网运行Ubuntu的"Software Updater"更新下系统即可。
    3、如果提示是否安装“nvidia-xconfig utility”,选择yes即可。

    之后,按照提示安装,成功后重启即可。
    如果提示安装失败,不要着急重启;可重复上述步骤,多试几次。

    4.2 测试Driver:

    nvidia-smi # 若列出GPU的信息列表,表示驱动安装成功
    nvidia-settings # 若弹出设置对话框,表示驱动安装成功;若失败,可重启后再试。
    

    5. 调整屏幕分别率(请忽略)

    如果屏幕不能达到最佳分辨率时,可参见:http://blog.csdn.net/nostandby/article/details/69383543

    # 查看显示器标识符:我的是DVI-I-0,在'connected'之前。
    xrandr
    # 查看分辨率的属性:我要看1920x1080的分辨率,在'Modeline'之后。
    cvt 1920 1080
    # 创建新分辨率模式:拷贝'Modeline'之后的信息即可。
    sudo xrandr --newmode "1920x1080"  173.00  1920 2048 2248 2576  1080 1083 1088 1120 -hsync +vsync
    # 为显示器添加分辨率模式:
    sudo xrandr --addmode DVI-I-0 "1920x1080"
    # 将分辨率模式应用到显示器:
    sudo xrandr --output DVI-I-0 --mode "1920x1080"
    

    PS:最终发现,劣质的显卡-显示器转接头,导致了显示器和分别率无法识别。换了转接头,无需上述步骤,分辨率自然恢复。

    6.1 用run安装CUDA

    # 给run文件赋予执行权限:
    sudo chmod +x *.run
    # 后面的参数非常重要,不可省略:
    sudo ./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run --no-opengl-libs
    
    • --no-opengl-libs:必需参数,表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件,原因同上(但不是--no-opengl-files哈)。
    • --uninstall (deprecated):用于卸载CUDA Driver(已废弃)。
    • --toolkit:表示只安装CUDA Toolkit,不安装Driver和Samples。
    • --help:查看更多高级选项。

    然后,按照提示安装即可。例如:

    accept #同意安装
    n #不安装Driver,因为已安装最新驱动
    y #安装CUDA Toolkit
    <Enter> #安装到默认目录
    y #创建安装目录的软链接
    n #不复制Samples,因为在安装目录下有/samples
    

    6.2 用deb安装CUDA

    1. 若要安装TensorRT,请安装deb版本的CUDA
    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
    sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
    wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
    sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub
    sudo apt-get update
    sudo apt-get -y install cuda
    
    1. 下载并安装CUDA10.2补丁
    wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/patches/1/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local_10.2.1-1_amd64.deb
    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local_10.2.1-1_amd64.deb
    sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local/7fa2af80.pub
    sudo apt-get update
    sudo apt-get -y install cuda
    

    6.3 测试CUDA:

    1. 设置CUDA的bin和lib路径:gedit ~/.bashrc,并追加:
    export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    

    保存后,重新载入配置:source ~/.bashrc. ~/.bashrc

    1. 查看CUDA版本:nvcc -V

    2. 测试CUDA的Sample:

    # 编译并测试设备 deviceQuery:
    cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
    sudo make
    ./deviceQuery
    
    # 编译并测试带宽 bandwidthTest:
    cd ../bandwidthTest
    sudo make
    ./bandwidthTest
    

    如果这两个测试的最后结果都是Result = PASS,说明CUDA安装成功啦。

    7. 安装cuDNN

    • 用tar安装cuDNN:解压后,将其include与lib64下的内容分别移至cuda目录下include与lib64中即可。
    sudo tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.3.33.tgz
    cd cuda
    sudo mv include/* /usr/local/cuda/include
    sudo mv lib64/* /usr/local/cuda/lib64
    
    • 用deb安装cuDNN:
    sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.4.30-1+cuda10.2_amd64.deb
    sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.4.30-1+cuda10.2_amd64.deb
    sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.4.30-1+cuda10.2_amd64.deb
    
    cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ ~
    cd  ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
    sudo make
    sudo ./mnistCUDNN
    

    如果成功运行,会显示下列信息:Test passed!

    8. 安装TensorRT

    sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-cuda10.2-trt7.2.1.6-ga-20201006_1-1_amd64.deb
    sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-cuda10.2-trt7.2.1.6-ga-20201006/7fa2af80.pub
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install tensorrt
    
    sudo apt-get install python3-libnvinfer-dev
    sudo apt-get install onnx-graphsurgeon
    

    PS:该方式只能为系统的python安装API(因是用apt-get安装);可用tar为conda安装API。

    • 用tar安装TRT:解压tar文件,导出lib路径,用pip安装需要的whl即可。
    tar xzvf TensorRT-${version}.${os}.${arch}-gnu.${cuda}.${cudnn}.tar.gz
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:TensorRT-${version}/lib
    
    cd TensorRT-${version}/python
    sudo pip3 install tensorrt-*-cp3x-none-linux_x86_64.whl
    
    cd ../graphsurgeon
    sudo pip3 install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl
    
    cd ../onnx_graphsurgeon
    sudo pip3 install onnx_graphsurgeon-0.2.6-py2.py3-none-any.whl
    

    PS1:该方式可为多个python安装API,指定相应的pip路径、安装相应版本的whl即可。
    PS2:如果只用tar安装TRT,建议将lib路径写入~/.bashrc中。例如:
    echo export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:TensorRT-${version}/lib >> ~/.bashrc

    • 测试TRT:
    python # python3 或 ipython
    > import tensorrt as trt
    > trt.__version__
    

    参考文献:
    http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/53355781
    http://blog.csdn.net/u012581999/article/details/52433609
    http://hyichao.github.io/cv/2016/10/15/ubuntu-cuda-caffe.html
    http://blog.csdn.net/nostandby/article/details/69383543
    http://www.linuxdiyf.com/linux/24659.html
    https://www.jianshu.com/p/f6176973b56f
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/126997172
    CUDA10.2:https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/100667803
    TensorRT: https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html

    展开全文
  • 控制面板是新一代NVIDIA硬件控制应用,支持用户充分利用屡获殊荣的NVIDIA硬件和ForceWareamp;reg;驱动程序的众多特性。NVIDIA成立了一支专门的用户界面设计小组,致力于实现革命性的软件技术创新,奉献给用户一个...
  • NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver 重启服务器之后就出现连接不上NVIDIA驱动的情况。这个时候tensorflow还是可以运行的,但只是在用cpu跑。安装gpu版的TensorFlow时...

    NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver

    重启服务器之后就出现连接不上NVIDIA驱动的情况。这个时候tensorflow还是可以运行的,但只是在用cpu跑。安装gpu版的TensorFlow时,也显示已安装。

    nvidia-smi

    NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
    

    我们在终端输入 nvcc -V 发现驱动也在。

    在这里插入图片描述

    这就很魔性了。。。查找了很多方法之后,发现下面这个最简便,只需要两步,而且还不用重启,哈哈。

    step1:sudo apt-get install dkms

    step2: sudo dkms install -m nvidia -v 410.79

    再次输入nvidia-smi时,你熟悉的界面就会回来啦。

    在这里插入图片描述

    (虽然使用率显示为99%,但并不影响我们使用)

    其中step2 中的410.79是NVIDIA的版本号,当你不知道的时候,进入/usr/src目录中,可以看到里面有nvidia文件夹,后缀就是其版本号

    cd /usr/src

    在这里插入图片描述

    OK,到此我们就轻松愉快的解决了这个问题。(Yeah!)

    另:怎么查看TensorFlow是gpu版本还是cpu版本

    from tensorflow.python.client import device_lib
    print(device_lib.list_local_devices())
    
    展开全文
  • Ubuntu 18.04 NVIDIA驱动安装总结

    万次阅读 多人点赞 2018-06-29 21:57:48
    最近遇到了在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA的情况,看到一篇英文教程讲解的很好,简单翻译一下拿来收藏。 在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA有三种方法: 使用标准Ubuntu仓库进行自动化安装 使用PPA仓库进行自动化安装 使用...

    最近遇到了在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA的情况,看到一篇英文教程讲解的很好,简单翻译一下拿来收藏。

    在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA有三种方法:

    • 使用标准Ubuntu仓库进行自动化安装
    • 使用PPA仓库进行自动化安装
    • 使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装

    上述三种方法均可用,我个人更习惯于使用手动安装。

    注意:

    在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动,禁用该驱动的方法参照这篇博客

    上一步的改动只是在安装的时候临时禁用。如果没有永久禁用该驱动,可能会出现安装完毕NIVIDA显卡后无法进入Ubuntu的情况(在登录界面,输入密码也无法登录)。

    所以,在安装后Ubuntu成功后需要在grub的配置文件里面更改:

    $ sudo gedit /boot/grub/grub.cfg 
    

    在文本中搜索quiet splash 然后添加acpi_osi=linux nomodeset,保存文本即可。

    1. 使用标准Ubuntu 仓库进行自动化安装

    这种方法几乎是所有的示例中最简单的方法,也是该教程最为推荐的方法。首先,检测你的NVIDIA显卡型号和推荐的驱动程序的模型。在命令行中输入如下命令:

    $ ubuntu-drivers devices
    == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
    modalias : pci:v000010DEd00001180sv00001458sd0000353Cbc03sc00i00
    vendor   : NVIDIA Corporation
    model    : GK104 [GeForce GTX 680]
    driver   : nvidia-304 - distro non-free
    driver   : nvidia-340 - distro non-free
    driver   : nvidia-384 - distro non-free recommended
    driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
     
    == cpu-microcode.py ==
    driver   : intel-microcode - distro free
    

    从输出结果可以看到,目前系统已连接Nvidia GeFrand GTX 680显卡,建议安装驱动程序是 nvidia-384版本的驱动。如果您同意该建议,请再次使用Ubuntu驱动程序命令来安装所有推荐的驱动程序。

    输入以下命令:

    $ sudo ubuntu-drivers autoinstall
    

    一旦安装结束,重新启动系统,你就完成了。

    2. 使用PPA仓库进行自动安装

    使用图形驱动程序PPA存储库允许我们安装NVIDIA beta驱动程序,但是这种方法存在不稳定的风险。
    首先,将ppa:graphics-drivers/ppa存储库添加到系统中:

    $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
    $ sudo apt update
    

    接下来,识别显卡模型和推荐的驱动程序:

    $ ubuntu-drivers devices
    == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
    modalias : pci:v000010DEd00001180sv00001458sd0000353Cbc03sc00i00
    vendor   : NVIDIA Corporation
    model    : GK104 [GeForce GTX 680]
    driver   : nvidia-340 - third-party free
    driver   : nvidia-390 - third-party free recommended
    driver   : nvidia-387 - third-party free
    driver   : nvidia-304 - distro non-free
    driver   : nvidia-384 - third-party free
    driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
    
    == cpu-microcode.py ==
    driver   : intel-microcode - distro free
    

    输入以下命令:

    $ sudo apt install nvidia-390
    

    一旦完成,即可重新启动系统。

    ####3.使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装

    这种方式也是我最常用的方式,安装方式如下。

    首先识别NVIDIA显卡型号,输入一下命令:

    $  lshw -numeric -C display
    

    或者

    $ lspci -vnn | grep VGA
    

    下载NVIDIA官方显卡驱动,然后存储到相应路径。

    停止可视化桌面:

    $ sudo telinit 3		
    

    之后会进入一个新的命令行会话,使用当前的用户名密码登录

    在相应路径下安装NVIDIA驱动(安装文件也可为.sh后缀,如果提示没有权限使用sudo):

    $ bash NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.bin
    

    按照以下步骤:

    Accept License
    The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? -> CONTINUE INSTALLATION
    Would you like to run the nvidia-xconfig utility? -> YES

    在安装结束后,在命令行输入一下命令重启,NVIDIA驱动即可安装成功:

    $ sudo reboot
    
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