今天折腾了好久intel集成显卡显示.最后好不容易才全部搞定,这里记录一下.   1. 首先在BIOS里是要打开Intel 核芯显卡的.我把它设置成了主显卡,显示器也接到核心显卡的口上. 重启后, I卡警告low resolution, 进不去桌面   2. 切换N/I 卡的命令是prime-select (安装包是 nvidia-prime, 不需要装传说中的bumblee什么的) 最初这个命令也是有的, 但是报如下错误:   sudo prime-select nvidia Error: a…

(后面内容是本人初次玩GPU时,遇到很多坑的问题总结及尝试解决办法.由于买独立的GPU安装会涉及到设备的兼容问题,这里建议还是购买GPU一体机(比如https://item.jd.com/3964771.html),几行代码就可以顺利安装.---2017.10.04) 电脑配置 Ubuntu 14.04(64位)+GeForce GTX970: 选择安装系统Ubuntu14.04: 可能电脑配置的不同,在我的机子上这里尝试安装Fedora23,Fedora24,Fedora25,Ubuntu 1…

[日期:2013-05-24]   Linux系统:Ubuntu 13.04 安装 bumblebee 以管理双显卡,下面命令会自动安装NVIDIA显卡驱动 sudo add-apt-repository ppa:bumblebee/stable sudo apt-get update sudo apt-get install bumblebee bumblebee-nvidia 安装成功后,重启电脑 查看显卡状态 lspci | grep VGA 00:02.0 VGA compatible…

为了能够记录,下次可以有参考的东西,就记录如此 多谢网上大牛的帖子,我都是安装您们的才顺利的一次性,无黑屏现象的完成了安装 1. 参考: 1.secure boot option ( 开机进入bios) 应设置为disable,否则就算安装好NVIDIA驱动,调取ctrl+alt+F2, 输入sudo nvidia-smi,显示无驱动(输入sudo apt-get –purge remove nvidia-*), 依旧出现如重启黑屏与反复跳入登录界面,无法进入桌面.(参考:https://www…

ubuntu下终于安装好了nvidia的gt540显卡驱动.估计好多童鞋怕麻烦都放弃安装了哈. 先看看效果. ~$ lspci |grep -i vga :) :00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF108M [GeForce GT 540M] (rev ff) 期间遇到了很多问题,记录一下. 参考链接:[使用 Bumblebee 控制 NVIDIA 双显卡(Ubuntu)]  http://www.linuxidc.com/L…

blockquote { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } blockquote.western { font-family: "Liberation Serif", "Times New Roman", serif; font-size: 12pt } blockquote.cjk { font-family: "Noto Sans CJK SC Regular"; font-size: 12pt }…

採用Mp4视频压缩格式编码时,非常耗CPU.所以决定上显卡.进行显卡加速.选择了Intel核心显卡进行视频编码加速,效果非常理想.但如今的问题是:在PC上如何同一时候开启核心显卡与独立显卡.经过几番周折.最终找到了解决方式,眼下该方案的唯一缺点是使用了屏幕扩屏,导致鼠标会飞. 环境 NVIDIA NVS 5400M Intel(R) HD Graphics 3000 驱动安装 安装独立显卡与核心显卡的驱动,安装完成后,能够在设备管理器中看到安装后的结果. 屏幕分辨率设置 在屏幕分辨率设置中.依照…

root下使用以下命令: sudo pacman -S nvidia nvidia-libgl…

最近用debian,给debian装n卡驱动折腾了好几天了,主要还是网络不好,官方wiki的方法下载经常卡死..摸索了几天感觉已经摸到了头绪,决定写下来供大家参考参考 先提供单显卡NVIDIA驱动的安装,如果是双显卡的请直接去文章最后查看,不要按照前几个方法操作,因为这可能会造成内核冲突-- 方法一: 官方wiki的安装方法(不黑屏命令行直接安装,推荐科学上网之后再这么做): 官方wiki所有显卡安装链接:https://wiki.debian.org/GraphicsCard 1.打开终端,r…

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…