在Linux上安装驱动,这事情多半是跑CUDA程序的人才会搞的,多年前学CUDA时为这一步骤头疼的很,现如今已经比较熟悉了,今日给出一些记录. 首先,在NVIDIA官方网站上找到驱动下载页面: https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn 查询到可以使用的驱动版本,如下: BETA版过新,稳定性尚未可知,选择非beta版本的最新版驱动,即 415.27版本. 下载链接页面: https://www.nvidia.cn/download/driv

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html ,如果不是CUDA 10.2 版本的,可以类似的查找 CUDA x.x 版本的说明. **.run文件的命名规则就是 cuda_cuda版本号_显卡驱动最低要求版本号_操作系统名.run 如:cuda_10.0.130_410.48_linux.run中的410.48 就是NVIDIA的版本号,CUDA 10.0.13 需要410.48版本以上版本. Ubuntu

不得不说,ubuntu上安装nvidia驱动坑是真的多!!! 本来在之前已经安装好了,从 显卡驱动到cuda再到cudnn去不没问题,就已一次推送而来的显卡驱动更新,把我的环境全部弄坏,为了吸取教训,我把这次的解决方法做个记录: 一.重新安装驱动时报:error bad return status for module build on kernel 这是因为在上一次安装cuda时将gcc的版本从 5.4(ubuntu16.4默认的gcc版本)降到了4.8,导致在编译过程中出现的报错. 解决方法

TensorFlow安装时需要cuda+对应的显卡驱动.这里给出英伟达官方的cuda和驱动的对应: 地址在这里 然后在这里可下载最新的显卡驱动(英伟达公版的驱动,程序员友好型) 最后说一下我的TensorFlow的环境:1.13+cuda10.0+anaconda3.6+py3.6+vs2017 安装的过程比较复杂.推荐使用anaconda,我看anaconda下载tf的时候,会下载一个vs2015runtime还有其他的很多库,比较方便.

笔记本型号 机械革命(MECHREVO)深海泰坦X6Ti-S(黑曜金)15.6英寸 CPU型号 i5-7300HQ 内存 8G 硬盘容量 128SSD+1T机械硬盘 显卡 GeForce GTX 1050 显存容量 4G 怎样选购用于Linux的笔记本电脑? 在笔记本上安装linux驱动问题主要发生在 GPU 和网卡上.网卡选 Intel 或者 Broadcom 就基本不会有问题了. 显卡推荐N卡,并且是 MUXed 的连接方式. 这里需要解释一个概念,MUXed vs MUXless 大家都知

一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址 CUDA:Cuda9.0  下载地址 CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址 Anaconda:An

今天,在笔记本T450上,要装zed双目相机的驱动,需要显卡模块和cuda7.5,使用了三种方式,才成功. 1.使用 sudo ubuntu-drivers devices 来查看显卡支持驱动版本,因为之前在实验室台式机的显卡是这样安装的,后来重启黑屏,同样的方式下载了好几个版本都跪了,只能采用第二中方式. 2.使用官网下载.run驱动包下载,也跪了,这回 把事情闹大了,直接不是黑屏,黑屏在终端使用sudo apt-get purge nvidia,或sudo apt-get remove ..

1.下载官方驱动程序 http://www.geforce.cn/drivers 如果我们直接安装驱动的话,往往会报错:ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. This driver is incompatible with the NVIDIA driver.请接着往下看吧. 2. 禁止集成的nouveau驱动 Ubuntu系统集成的显卡驱动程序是nouveau,它是第三方为NVIDIA开发的开源

我的机子装的是64位ubuntu 14.04 LTS系统,显卡是GeForce 405 ,想使用cuda所以需要装NVidia官方驱动,但是总是碰到 nouveau 驱动正在使用的问题.找了好久,网上各种将nouveau加入blacklist的文章都不能用,最终找到这篇文章,成功解决问题 转载[Ubuntu安装NVIDIA官方驱动] 由于NVIDIA显卡的开源驱动在性能和效果上比官方的驱动差之太远,无奈只能自己动手安装官方的驱动.安装NVIDIA驱动的具体流程如下:其实NVIDIA的官网的REA

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但

硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 软件环境 搜狗输入法 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx? CUDA:Cuda9.0  https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Lin

查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-*

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

https://blog.csdn.net/la9881275/article/details/86720752 Ubuntu16.04系统安装拿到Ubuntu镜像制作装机优盘,这里就不写了.我的优盘之前已经做成了Ubuntu16.04启动盘,装机一切顺利.遇到的第一个问题是wifi无法启用,这个问题原本根据其他博客介绍通过禁用联想的ideapad驱动项可以解决,但是Ubuntu16.04这个版本没能给Y7000的无线网卡RTK8822BE安装合适的驱动,因此尝试自己安装,试过集中方案,均告失败

0. 综述 电脑型号:R720 Ubuntu版本:16 显卡型号:1050ti 目前,知道3种安装N卡驱动的方法: 1. PPA源:最简便,但未必有最新驱动(亲测),或可能遇到问题(风闻). 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 然后进入:系统设置->软件和

Ubuntu Kylin 1610在安装完毕后,会自动安装显卡驱动,对于一般的图形图像使用来说自然不会有太大的问题,但是对于ANSYS17.2的一些模块,还是会出现问题.一个比较常见的问题就是OpenGL,在使用DM模块的时候会出问题,模块根本无法使用.当你启动DM后发现天蓝色的图形窗口无法出现的时候,就意味着你该更换显卡驱动了. Kylin默认安装的是Nouveau驱动,这是一个第三方为NVIDIA显卡开发的开源驱动,能够应付一般的图形显示问题,但是不能满足类似CAD之类的专业的图形显示要求,

主机: Dell OptiPlex 390 MT (i5) 系列: 主机原配独显,型号未知,运转三年半,常有异响,关机之后过一阵再开机,可以解决.最近,风扇的声音实在不正常,重启也无解,判定它挂了.风扇型号power logic直径38mm 孔距25mm 12V 0.05A PLA04710S12L,直径仅38mm,孔距25mm,寻遍中关村的科贸海龙等电子市场也一无可获,最接近的一只风扇也要大出2mm.好在万能的淘宝有售:https://item.taobao.com/item.htm?spm=

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

一.给Redhat装Nvidia驱动时,出现类似ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. 的错误,这是应为系统已经安装了Nouveau的显卡驱动,解决办法: (1)编辑 /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在加入 blacklist nouveau (2)运行命令备份与重建initramfs: 先备份($(uname -r)是显示内核版本的命令,无需改动) mv /boot

台式机安装CentOS 6.4 x86_64位  集成显卡ati4290 CentOS的release notes上: The proprietary drivers for older AMD ( former ATI ) video cards, namely the 2xxx, 3xxx and 4xxx series ( both integrated in motherboards or standalone cards) are not compatible with the new