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

Ubuntu13.04 amd64 Thinkpad W520安装Nvidia显卡驱动 曾经在ubuntu11.10上成功安装Nvidia显卡驱动.但是自从机器(Thinkpad W520)更新到13.04 就再也不起作用了.一直以来就在集成显卡下工作.今天突然心血来潮,一定要把N卡驱动整 出来.于是上网搜索,看到一篇文章: http://forum.ubuntu.com.cn/viewtopic.php?f=42&t=422820 我按照这个做,然后关机开机,进入bios,禁用集成显卡.结果启

layout: post title: Ubuntu下安装nvidia显卡驱动 date: 2015-10-02 17:19:06 categories: 常用命令 tags: 显卡 驱动 最近一直在给实验室的工作站搭建环境,系统换了linux后发现画面相当感人,非常模糊,觉得应该是显卡驱动的原因,然后网上各种找方法. 方法1.从受限制的源安装驱动 打开终端输入如下命令安装驱动: sudo apt-get install nvidia-current nvidia-settings 通过这种方法

电脑型号:Dell inspiron 14-5447 笔记本 显卡配置:集成显卡Intel核心显卡,Cpu是i5-4210U;独立显卡ATI_Radeon_R7_M265 网上关于ATI/Intel双显卡的帖子很多,刚开始我装的是Ubuntu12.04(64位). 在12.04版本下,使用lshw -c video命令查看显卡信息,集显和独显是都没有驱动的.在这种情况下,照网上方法装fglrx闭源驱动各种失败,换成Ubuntu14.04(64位)后,Intel集显的驱动有了,使用网上办法装fgl

Thinkpad W520 + Ubuntu 12.04LTS, 13.10, 14.04LTS安装Nvidia显卡驱动设置 http://henzhai.com/tech/2012/07/w520-ubuntu-nvidia.html Thinkpad W520带有双显卡:集显Intel 3000和独显Nvidia 1000m/2000m.Nvidia为Windows提供了官方的Optimus驱动支持,可以在集显和独显之间自动切换.在Ubuntu下却遇到了奇怪的问题:如果BIOS里选择使用独显

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

笔者在为Ubuntu18.04LTS安装Nvidia显卡驱动之前,早就听说了一系列关于由于Nvidia驱动引起的疑难杂症.选择高质量的教程并保持足够的耐心,就能解 决这些问题.很重要的一点,不要怕把电脑玩坏,大不了重装系统.笔者在为Ubuntu18.04安装Nvidia驱动时花了5个小时,实际上30分钟就能搞定,之所以 慢是因为没有高质量的教程和缺少解决这类问题的经验. 一.可能遇到的问题    1.Ubuntu系统无法打开无线网 打开WiFi设置会出现以下信息:“未发现Wi-Fi适配器,请确认

1.参考: https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/81665835 https://www.cnblogs.com/luofeel/p/8654964.html 采用在NVIDIA官网上下载驱动run文件进行安装的,机器的显卡是quadro P1000 2.安装过程 a. ubuntu 18.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau,安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau,不然会碰到冲突的问题,导致无法安装nvidia显

下载显卡驱动 进入Nvidia的官网,找到对应GTX 750显卡的Linux 64-bit 的驱动程序,然后下载 当点击下载链接后,发现浏览器一直在加载那个*.run文件,很久都加载不完.这时将浏览器地址栏地址Copy下来,然后进入百度网盘中,离线下载,然后Paste网址,稍等片刻,下载即完成(其实.run文件是70多MB的文件,难怪浏览器都快加载到卡住了): 然后就简单了,直接下载驱动到硬盘即可 安装驱动 因为是全新安装的操作系统,并且没有安装开源版本的英伟达驱动,所以,下面直接安装官方驱动即

1 说明: 本人机器说明,显卡gtx970,内存4G,原来系统是win7 64的.最近要学习机器学习的一些算法,需要安装ubuntu.不过安装环境这一条道路真的很曲折,来来回回弄了好久.以下说一下配置环境的过程中遇到的问题把. 2 机器上已经有集成显卡了,我想要使用硬盘再安装ubuntu14.4 64位系统,双系统.安装双系统的过程请看之前的随笔.windows系统安装ubuntu双系统但是安装过程中,如果独立显卡在机器上,总是在登陆界面出不来,然后就是黑屏,查资料显示这是因为bios设置了开机

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

一.安装Nvidia显卡驱动(gtx1050ti) 参考链接:Ubuntu16.04.2 LTS 64bit系统装机记录中的显卡驱动安装部分. 二.安装Cuda8.0 1.确定自己的系统信息,以Ubuntu16.04.2 LTS 64bit为例,到官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载相应的安装文件 2.下载后在当前目录运行命令安装 sudo ./cuda_8..61_375.26_linux.run.26_linux-run 安装过程中基

安装深度学习框架需要使用cuda/cudnn(GPU)来加速计算,而安装cuda/cudnn,首先需要安装nvidia的显卡驱动. 我在安装的整个过程中碰到了驱动冲突,循环登录两个问题,以至于最后不得不重装了一遍操作系统. 网上的资料都写得挺乱的,很多都是转载,有些针对的操作系统版本过低,现在我把整个过程写下来,以供碰到同样问题的人参考. ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau,安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau,不然会碰到冲突的问题,导致无法安装n

安装RTX2080显卡驱动 近日新购了一台DELL服务器,用于TensorFlow,由于显卡是另加的,需要安装显卡驱动. 服务器配置 服务器型号:DELL PowerEdge R730 CPU:2*Intel(R) Xeon(R) E5-2650 v4 内存:8*32G 磁盘:2*1.2T,raid 0 显卡:2*Nvidia RTX2080 系统:Ubuntu 18.04 使用标准Ubuntu 仓库进行自动化安装 首先,检测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: root@r

按照各位大神的博客安装nvidia显卡驱动一直失败,重启之后无法正常进入系统,恢复模式可以进入,一直以为自己是不是哪里步骤不对,后面来回重装了几次系统. 最后意识到虚拟机里用的是虚拟网卡,并非宿主机的真实网卡,所以是无法安装该显卡驱动的,安装之后重启当然无法正常进入系统.希望各位小伙伴看到之后能早点跳过这个坑. 以下是我重启过程中出现的错误提示: Failed to start Self Monitoring Analysis and Reporting Technology. 重启之后一直卡在

机型为戴尔Vostro3900  显卡型号为GTX 745  对于Nvidia显卡的驱动,如今很多Linux发行版会默认使用名为nouveau的驱动程序.Nouveau是由第三方为Nvidia开发的一个3D开源驱动,也没得到Nvidia的认可和支持.该驱动可以让用户安装玩系统后即可进入桌面并且有不错的显示效果.不过对于个人桌面用户来说,处于成长阶段的Nouveau并不完美.  b本文将介绍如何在Ubuntu14.04系统上安装Nvidia显卡驱动. 查看电脑的显卡信息以及正在使用的显卡驱动  查

        最近遇到了在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA显卡驱动的情况,看到一篇教程讲解的很好,拿来收藏. 安装NVIDIA显卡驱动风险极大,新手注意. 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https://www.linuxi

游戏本型号Y7000 win10 Ubuntu16.04双系统 解决wifi无法打开的问题 解决方法: 1.打开终端输入:rfkill list all 出现如下提示::       可以看到,优先级前的ideapad_wlan的Hard blocked 默认为yes,即ubuntu默认关闭了硬件wifi开关,而y7000只有软件开关wifi,没有硬件开关的启动,所以引起了wifi无法开启的问题.而2:phy0: Wireless LAN的设置并没有禁用软硬开关,所以只需移除默认(首位)的设置即

深度学习环境配置,安装Nvidia显卡驱动,CUDA以及cudnn OS:ubuntu 16.04;driver: nvidia 396;CUDA: 9.2cudnn: 9.2 卸载原有Nvidia驱动 12 # 卸载原有Nvidia驱动sudo apt-get remove --purge nvidia-* 安装驱动 apt-get安装而非下载安装,有一些博客说下载安装总有问题然而,我两种方法都没装上(见处理 nouveau) 12345678910111213 # apt-get安装sudo

第一步:在Linux系统中安装Nvidia显卡驱动需要关闭X Server. 打开终端,进入ROOT权限,执行以下命令 $ sudo service mdm stop 此时将会把X Server关闭,并且进入命令行. 第二步:安装显卡驱动 $ cd /驱动所在目录 $ sh ./NVIDIA-Linux-x86-340.65.run 第三步:重新启动或重新开启X Server 重新开启X Server $ sudo service mdm start

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