linux显卡驱动安装

linux显卡驱动安装相关知识

• Ubuntu18.04安装/卸载NVIDIA显卡驱动

  阿里云镜像站体验官招募中, 在各大社区平台分享相关内容累计积分就可赢得Airpods耳机和移动硬盘等奖励，银牌体验官的奖励人数不设限哦。 立即参与 1、显卡驱动下载 官网：NVIDIA 搜索适合本机的驱动 获取最新版本驱动 立即下载 文件 以上，显卡驱动下载完成。 2、 显卡驱动安装 2.1 添加可执行权限 进入驱动文件目录sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-470.74.run 2.2 禁用Ubuntu自带驱动 编辑配置文件：sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 跳至最后一行添加：bla
• Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)

  欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 本篇概览 台式机是2018年购买的惠普暗隐精灵3代，显卡GTX1060，本文记录了此机器安装Ubuntu 16.04.7 LTS，再安装Nvidia驱动的过程； 另外还有一些避坑的小结，如果您遇到了类似问题可以拿来参考； 纯净Ubuntu系统 先安装Ubuntu16 LTS桌面版 U盘安装，我这里是惠普台式机，启动时出现惠普LOGO的时候，多次点击F10，进入bios，启动顺序选择U
• 如何在绝大部分类型的机器上安装 NVIDIA 显卡驱动

  无论是研究还是娱乐，安装一个最新的显卡驱动都能提升你的计算机性能，并且使你能全方位地实现新功能。本安装指南使用 Fedora 28 的新的第三方仓库来安装 NVIDIA 驱动。它将引导您完成硬件和软件两方面的安装，并且涵盖需要让你的 NVIDIA 显卡启动和运行起来的一切知识。这个流程适用于任何支持 UEFI 的计算机和任意新的 NVIDIA 显卡。准备本指南依赖于下面这些材料：一台使用 UEFI 的计算机，如果你不确定你的电脑是否有这种固件，请运行 sudo dmidecode -t 0。如果输出中出现了 “UEFI is supported”，你的安装过程就可以继续了。不然的话，虽然可以在技术上更新某些电脑来支持 UEFI，但是这个过程的要求很苛刻，我们通常不建议你这么使用。一个现代的、支持 UEFI 的 NVIDIA 的显卡一个满足你的 NVIDIA 显卡的功率和接线要求的电源（有关详细信息，请参考“硬件和修改”的章节）网络连接Fedora 28 系统安装实例这个安装示例
• 如何在绝大部分类型的机器上安装 NVIDIA 显卡驱动

  无论是研究还是娱乐，安装一个最新的显卡驱动都能提升你的计算机性能，并且使你能全方位地实现新功能。本安装指南使用 Fedora 28 的新的第三方仓库来安装 NVIDIA 驱动。它将引导您完成硬件和软件两方面的安装，并且涵盖需要让你的 NVIDIA 显卡启动和运行起来的一切知识。这个流程适用于任何支持 UEFI 的计算机和任意新的 NVIDIA 显卡。准备本指南依赖于下面这些材料：一台使用 UEFI 的计算机，如果你不确定你的电脑是否有这种固件，请运行 sudo dmidecode -t 0。如果输出中出现了 “UEFI is supported”，你的安装过程就可以继续了。不然的话，虽然可以在技术上更新某些电脑来支持 UEFI，但是这个过程的要求很苛刻，我们通常不建议你这么使用。一个现代的、支持 UEFI 的 NVIDIA 的显卡一个满足你的 NVIDIA 显卡的功率和接线要求的电源（有关详细信息，请参考“硬件和修改”的章节）网络连接Fedora 28 系统安装实例这个安装示例

linux显卡驱动安装相关课程

• Linux软件安装管理 软件安装对于操作系统来说是常用的操作，那如何在Linux中使用命令进行软件安装呢？本课程就带你来了解Linux中的软件如何进行安装、卸载、升级等管理。课程内容包括rpm命令管理、yum在线管理、源码包管理和脚本安装包。

  讲师：Tony 初级 79587人正在学习

• PHP扩展安装指南 PHP扩展作为构建PHP的重要组成部分，可以让我们快速扩展PHP的功能，使得PHP对各种工具的支持有了较好的依托。本课程从全面认识PHP扩展开始，深入探讨PHP扩展安装步骤，并且通过实战课程进一步加深PHP扩展的管理和安装。

  讲师：PHPChina春阳 中级 12535人正在学习

• PHP环境LAMP/LNMP安装与配置 本课程适于PHP初学者，属于PHP开发环境的安装。LAMP是Linux + Apache/Nginx + Mysql + PHP的简称。本课程和您一起，手把手安装配置LAMP环境。目前，国内外，无论一线互联网企业还是创业公司，LAMP都是Web开发的主流，以其高性能、特稳定、开源免费等特性闻名于世。

  讲师：Lane 初级 45004人正在学习

linux显卡驱动安装相关教程

• 2.1 查看 Nvidia 驱动是否安装 我们可以采用以下命令来查看 Nvidia 的驱动是否安装：nvidia-smi如果该命令成功地输出了 Nivida 显卡地相关信息，则表示驱动成功安装；否则的话需要安装或者更新 Nvidia 显卡驱动。如果需要更新驱动，我们可以通过如下命令来卸载原来的驱动：sudo apt-get remove --purge nvidia*然后我们下载好自己需要更新的版本，然后便可以安装新的驱动：sudo service lightdm stopsudo ./NVIDIA-Linux-****.runsudo service lightdm start
• 1.2 确保自己的显卡驱动正常运行 这一步主要是确保自己的显卡能够正常使用，如果自己的 GPU 驱动过低，那么就需要根据自己的驱动版本进行相应的更新。目前来说只要将 Nvidia 显卡驱动更新至 410.x 版本及其以上就足够使用了。
• 3. 安装 USB 驱动程序 由于真机是通过 USB 线与 PC 连接，所以涉及到 USB 驱动问题。如果是在 Mac OS X 或 Linux 上开发，则不需要 USB 驱动程序。如果是在 Windows 上开发，则需要安装 USB 驱动程序。
• 3.2 安装驱动程序 下载 USB 驱动程序后，请按照下面的说明操作，根据 Windows 版本以及是首次安装还是升级现有驱动程序，安装或升级驱动程序。Windows 10要在 Windows 10 系统上首次安装 Android USB 驱动程序，请执行以下操作：将 Android 设备连接到计算机的 USB 端口；在 Windows 资源管理器中，打开计算机管理；在计算机管理左侧窗格中，选择设备管理器；在设备管理器右侧窗格中，找到并展开便携式设备或其他设备，具体取决于看到的是哪一项；右键点击已连接设备的名称，然后选择更新驱动程序软件；在硬件更新向导中，选择浏览计算机以查找驱动程序软件，然后点击下一步；点击浏览，然后找到 USB 驱动程序文件夹。例如，Google USB 驱动程序位于 android_sdk\extras\google\usb_driver\；点击下一步以安装驱动程序。Windows 7要在 Windows 7 系统上首次安装 Android USB 驱动程序，请执行以下操作：将 Android 设备连接到计算机的 USB 端口；从桌面上或 Windows 资源管理器中右键点击计算机，然后选择管理；在左侧窗格中选择设备；在右侧窗格中找到并展开其他设备；右键点击相应的设备名称（如 Xiaomi），然后选择更新驱动程序软件。这将启动硬件更新向导；选择浏览计算机以查找驱动程序软件，然后点击下一步；点击浏览，然后找到 USB 驱动程序文件夹。（Google USB 驱动程序位于 android_sdk\extras\google\usb_driver\。）点击下一步以安装驱动程序。升级 Android USB 驱动程序要在 Windows 7 及更高版本的系统上使用新驱动程序升级现有的 Android USB 驱动程序，请执行以下操作：将 Android 设备连接到计算机的 USB 端口；从桌面上或 Windows 资源管理器中右键点击计算机，然后选择管理；在“计算机管理”窗口的左侧窗格中选择设备管理器；在右侧窗格中找到并展开 Android 手机；右键点击 Android Composite ADB Interface，然后选择更新驱动程序。这将启动硬件更新向导；选择从列表或特定位置安装，然后点击下一步；选择在这些位置搜索最佳驱动程序，取消选中搜索可移动介质，并选中在搜索中包含此位置；点击浏览，然后找到 USB 驱动程序文件夹。（Google USB 驱动程序位于 android_sdk\extras\google\usb_driver\。）；点击下一步以升级驱动程序。
• 1. 在 Windows 上安装 TensorFlow-GPU 在 Windows 上安装 TensorFlow-GPU 可以分为几个步骤，具体来说如下所示：安装 TensorFlow-GPU；保证自己的显卡驱动正常；安装符合自己版本的 CUDA；安装符合自己版本的 cuDNN 工具包；上述过程中的各种配置。既然明确了思路，那么我们就开始在 Windows 上安装 TensorFlow-GPU。
• TensorFlow 安装 - GPU 与 CPU 版本相比，因为可以利用 GPU 进行更加复杂的运算，因此 GPU 版本的 TensorFlow 要比 CPU 版本的 TensorFlow 强大不少。相应的，GPU 版本的 TensorFlow 安装步骤也更加复杂。那么我们这一节就来看一下 TensorFlow-GPU 应该如何安装。首先我们要明确的是，如果想要使用 TensorFlow 的 GPU 版本，那么首先拥有 TensorFlow 所支持的 GPU 硬件与相应的软件支持。目前来说 TensorFlow 在官方文档之中给出的要求为：硬件要求：CUDA® 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。软件要求：NVIDIA® GPU 驱动程序：CUDA 10.1 需要 418.x 或更高版本；CUDA® 工具包：TensorFlow 支持 CUDA 10.1（TensorFlow 2.1.0 及更高版本）；CUDA 工具包附带的 CUPTI；cuDNN SDK（7.6 及更高版本）；TensorRT 6.0，可缩短用某些模型进行推断的延迟时间并提高吞吐量（可选）。一般而言，我们 Nvidia® GTX 750 及其以上的显卡都可以达到计算能力3.5 （GTX 760 与 GTX 770除外）。对于软件需求我们会在下面的安装教程之中帮助大家安装与升级。所以如果大家的 GPU显卡不符合要求，那么就需要更新自己的硬件条件或者采用 CPU 版本的TensorFlow。那么这节课我们就带大家学习以下如何在硬件条件符合的情况之下，在 Windows 与 Linux 上安装 TensorFlow。

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