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://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

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

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

(已禁用集显,禁用方法可自行百度) 驱动在线安装方式进入tty文本模式ctrl+alt+F1关闭显示服务sudo service lightdm stop卸载原有驱动sudo apt-get remove --purge nvidia* # 提示有残留可以接 sudo apt autoremove添加nvidia驱动源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update寻找适合的驱动版本ubuntu-drivers

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

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.

    问题: chrome 升级到高版本,切换标签后点击,滚轮都没反应,假死不动.F12呼出控制台来开发时更让人揪心.(大概chrome 25更高) 原因: 我的电脑是:集显+512M独显,可切换的.这种配置完全是高不成,底不就!一点都不好,chrome 调用底层显卡驱动会出错.Firefox原因一样.如果只有一张显卡,无论集显独显,应该都无上述问题. 问题原因的关键字:硬件,兼容,显卡,驱动. 解决: 一.调整窗口大小(小白都会招) 触发窗口重绘,必唤醒显卡/驱动再工作.缺点是每次假死都要做

本文转载自:https://blog.csdn.net/Zafir_410/article/details/73188228 前言 前面好一阵子忙于写论文和改论文,好久没有做新实验了,最近又回到做实验是的节奏,这感觉很爽. 去年实验室买了两台工作站(4路Titanx+2颗 Xeon CPU E5-2637 v3 @ 3.50GHz),刚开始安装cuda实在是糟心,花了一两天没有搞定,后来请教了一些大牛,搞定了,今年实验室又买了两台差不多服务器,只是GPU为 Titanx(Pascal),本以为安

离线安装NVIDIA显卡驱动 费了一天的劲,走了好多的坑,最主要的原因是gcc版本的问题,一定要用最新版本的gcc!!! 1)官网下载显卡驱动 2)apt 下载gcc包及其依赖包,可用apt-cache depends gcc命令查看 3)删除所有原来显卡驱动sudo apt remove --purge nvidia* 4)禁用nouveau驱动: sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在后面添加两行blacklist nouveau; opti

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

转载请注明作者与出处!谢谢! 最近准备彻底转换到Linux平台,之前一直用的是Red Hat,对Debian不是很熟悉,花了不少时间摸索.下面记录一下安装的过程以便备忘,顺便给他人能做个参考. 我的是DELL N5010 M480的笔记本,ATI的显卡,Intel Wireless-N 1000的无线网卡 # lspci | grep VGA 01:00.0 VGA compatible controller: Advanced Micro Devices, Inc. [AMD/ATI] Mad

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6030232.html 参考网址: https://github.com/torch/cutorch/issues/210 https://github.com/torch/cutorch/issues/425 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads http://tieba.baidu.com/p/4210823766 https://github.c

一.安装nvidia显卡驱动 1. 切换到root用户          su - 2. 确定当前Linux内核及SELinux policy 是否为最新          yum update kernel* selinux-policy*        如果有升级过程,就重新启动一下系统      3. 添加 RPMFusion 的开源与闭源软件仓库 32 位与 64 位都适用        rpm -Uvh http://download1.rpmfusion.org/free/fedor

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

1.到nvidia官方网站下载自己显卡对应型号得驱动,如果不知道显卡型号,可以使用如下命令来查看 lspci | grep VGA 2.安装显卡驱动所必需得工具 apt-get install build-essentials apt-get install linux-headers-$(uname -r) 3.如果更新驱动得话,请先清除原来安装的东西 rmmod nvidia nvidia-uninstall.sh apt-get install --reinstall xserver-xo