近日，由于博主的笔记本电脑过于卡顿，升级了128GB的固态硬盘到512GB，重装系统后也需要重装生产力工具——Adobe系列全家桶。 2019年10月，Adobe发布了最新的Adobe Premiere Pro 2020以及其他系列的最新版本全家桶应用，换了硬盘的博主自然要重装系统和重装Adobe Premiere Pro 2020等生产力工具。 然而，在本次Adobe Premiere Pro 2020安装成功后，打开Adobe Premiere Pro 2020出现了系统兼容性报告问题。
裸金属发货失败，不一定是没货，可能是镜像有问题，比如用于购买BMG机型的镜像里包含了不兼容的显卡驱动（没有显卡驱动没事，有但是不兼容则会有问题）
如果你在安装或升级显卡驱动程序时遇到了"This graphics driver could not find compatible graphics hardware"（该显卡驱动程序无法找到兼容的显卡硬件）的错误信息，不要担心，本文将为你提供一些解决该问题的方法和技巧。
1.出现的蓝色小框：perform mok management 安装完显卡驱动后，系统需要重启加载驱动，在重启系统时，会出现一个蓝色背景的界面 perform mok management , 选择 continue reboot， 可能导致新安装的 N 卡驱动没有加载，正确的做法如下：
渲染型，得用渲染型驱动，即grid驱动，这个安装文件不是普通客户能从nvidia官网直接下载的，都是nvidia跟企业客户单独签合同售卖grid驱动和对应license的
Ubuntu下安装nvidia显卡驱动，用同方法安装过GTX1050，安装成功。不会出现循环登录
前几天买了一张RTX2060显卡，想自学一下人工智能，跑一些图形计算，安装Ubuntu1 8.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦，所以这里记录一下安装过程，以供参考：
FreeBSD是一个完全开放的、安全的系统，可以Do it yourself的系统。但是个人还是不喜欢呆板的命令行界面，所有就给 FreeBSD 12.1 安装 GNOME3 图形界面。
一般用户重新安装系统或者更新显卡驱动后，安装光盘中的英伟达显卡驱动，安装后却提示“NVIDIA安装程序失败”，遇到这样的问题，很多用户会选择重启后重新安装一次，不过都不能解决安装电脑显卡驱动安装失败的故障，下面华海电脑网小编给大家几个解决方法：
上个月在新入手的笔记本上安装了一个CUDA的开发环境，并选择安装了GeForce Experience工具，前两天打开GeForce Experience工具浏览时，工具提醒可以更新NVIDIA显卡驱动，于是便勾选并更新了NVIDIA显卡驱动，更新完成之后就没管它，也没有再使用过CUDA开发环境，直到昨天打开CUDA开发环境准备调试一个应用程序时，突然弹出错误提示框：
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些，本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统：Windows 10 显卡型号：Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动：391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
最近，有一些用户在使用Kali Linux操作系统时遇到了一个很常见的问题：开机后无法进入图形化界面，只能看到命令行界面。本文将介绍可能导致此问题出现的原因，并提供解决方案。
在安装NVIDIA显卡驱动程序时，有时会遇到以下错误提示："The NVIDIA driver package is not compatible with the currently installed version of Windows"（"NVIDIA驱动程序包与当前安装的Windows版本不兼容"）。这可能会导致无法成功安装NVIDIA显卡驱动程序，从而影响显卡的正常工作。 这个错误通常发生在以下情况下：
显卡驱动的更新周期不确定，单独使用第三方驱动更新工具可能无法及时看到新显卡驱动的更新趋势。不过我们可以在显卡官网选择NVIDIA显卡驱动方便下载。如何下载N卡驱动？请看下文。
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先，需要更新系统并安装NVIDIA驱动，然后下载CUDA 8.0，接着安装PyTorch。安装完成后，可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后，更新numpy并验证GPU是否可用。
最近使用Steam下载了一款3D游戏，好大G啊，花了我老长时间了，安装完成之后启动居然提示显卡驱动不对，无法启动游戏，郁闷了。
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 openEuler 22.03 LTS SP3 安装 NVIDIA 显卡驱动。
禁用BIOS的secure boot，即disable它，如果不关闭，使用第三方源安装显卡驱动会安装后不能使用。
如果返回结果是 True，则说明环境已经搭建好；如果返回是 False，则说明环境还有问题。如果上述安装都没有问题，那么可能和笔者一样，是 Manjaro 当前启用了开源的 Nouveau 显卡驱动，需要将其禁用，然后再安装最新的 Nvidia 闭源驱动（详见下文）。
这里选择continue继续就好（这里我想的是要是之前没有安装显卡驱动的话，在这里安装的显卡驱动重启后会不会黑屏）
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04，而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡，那么不用来跑深度学习模型就太可惜了！关于这方面的网上教程很多，但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试！
遇到的问题：在这个步骤的时候，由于我们是多账号的服务器，在登录管理员账号的时候，老是出现login incorrect，但是通过普通用户是可以登录的，因此通过普通用户登录，然后su 然后输入密码
该文介绍了在Ubuntu 16.04系统中，安装NVIDIA GTX965M显卡驱动的方法，通过PPA源安装，禁用nouveau驱动，并更新内核，即可成功安装。安装完成后，重启系统，登录死机现象消失，系统运行正常。
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
NVIDIA相关的nvidia-smi.exe位置变化不定的问题，想必很多人都有遇到过，我自己电脑是NVIDIA显卡，也遇到过，我网上搜了下，很多人有遇到。我自己遇到过系统里有2套驱动nvlddmkm.sys甚至3套nvidia-smi.exe，混乱不堪。在阿里云、腾讯云等云厂商都有nvidia显卡的GPU云服务器，也会有这些问题。了解此知识点，云上云下通用。请一定要详细阅读我这篇文档：https://cloud.tencent.com/developer/article/2076819
注释：升级高版本的nvidia驱动和cuda是不影响现有的docker镜像和容器的。因为是向下兼容的。仅仅升级后重启服务器即可。
（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
下载之前查看自己显卡驱动和cuda版本号之间的关系，如下图所示，然后进行选择性安装。
https://tensorflow.google.cn/install/source
/由于工作需要，必须换操作系统了，一想到笔记本已经冗杂不堪，所以就索性重装成Linux系统，虽然显卡性能不如实验室的机器，但完全可以当做试验机，同时本身机子性能也不差，所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法，后来装完了之后呢，体验总体也不错，但总归是有写麻烦，我总结一下放在开头。
GPU云服务器，如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力，需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License（实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了，否则打开软件报错，但是软件实际运行的渲染效果怎样，是否跟license有关，需要业务自己去验证）。
一 nvidia-nmi和设备管理器有明显报错的，code43 、code28、code10 冷迁移解决
目前容器化部署服务已经成为微服务管理的趋势，大家知道docker目前cgroup支持cpu，内存的隔离，在gpu隔离上目前还做不到，业界gpu卡基本都是英伟达的，目前英伟达提供了插件来支持容器内获取gpu卡信息，并且能做到隔离。
在安装驱动程序的过程中，会因为缺少gcc、g++、make等development tool而报错导致无法完成驱动程序安装（ERROR：Ubable to find the development tool 'make' in your path...），不用担心，手动安装这些开发包后再次执行安装指令即可。另外，安装过程中出现的弹框根据默认选项选择即可。手动安装development tool指令为:
由于显卡太新的缘故，安装Ubuntu16.04时，试了好多版本，只有16.04.6能顺利安装，可是继续安装Nvidia显卡驱动时各种失败，最后重装了18.04.2版本。接着尝试安装显卡驱动。
在Ubuntu系统中，/usr/lib/xorg/Xorg进程占用显卡内存的问题可能会影响系统性能，特别是在使用GPU进行计算任务时。以下是一些解决方法，可以帮助你减少或解决这个问题：
系统启动后，在BIOS引导界面按”ESC”键进入选择菜单，选择第一个”*Ubuntu”，按”e”键进入编辑模式。
话接上篇《AIGC | Ubuntu24.04桌面版安装后必要配置》文章，作为作者进行机器学习的基础篇（筑基期），后续将主要介绍机器学习环境之如何在Ubuntu24.04桌面系统中进行NVIDIA显卡驱动安装，CUDA Toolkit安装，以及cuDNN的安装，以作者实践经历帮助读者快速搭建机器学习环境。
这是一个笔记，最近在搞GPU服务器的安装部署，遇到很多问题，把过程记录下来。相关文章：
可能想玩Linux系统的童鞋，往往死在安装NVIDIA显卡驱动上，所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。
先安装grid驱动，然后安装cuda环境时注意不要安装显卡驱动，否则会冲掉grid驱动
假设已经装好了pycharm、anaconda，并且新建了一个conda虚拟环境（我的虚拟环境名为pytorch）。接下来需要安装新版的显卡驱动，安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision，这几个环境的版本互相关联，为了能使用更新的项目，尽量安装最新版本的环境。
GTX1080装不上驱动怎么办？要问内部性能最强的电脑是什么？当然不是编辑们手上用的这些普通电脑啦，最强的性能当属我们的测试平台，i7 5960X加512G固态硬盘以及各式各样的顶级显卡，想想就让人流口水。但是最近这台超强的测试平台在重装系统后，遇到了一些小问题。下面脚本之家小编就给大家带来GTX1080装不上驱动解决办法。
今天我在有GPU的linux上执行 "nvidia-smi"命令，想查看一下nvidia 版本，但是被提示Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch。
查看文件夹下 nvidia-***.***.*** 的文件夹，字符串中nvidia- 后面的部分都是驱动版本
我们在linux中安装驱动，有时会遇到受限或冲突，通常解决方式都是要修改blacklist.conf, 那么如何认识和深入了解它呢？下面就解读下 一、blacklist黑名单 对内核模块来说，黑名单是指禁止某个模块装入的机制
搭建深度学习环境所需资料 （md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命） 不过还是认识到很重要的一点，在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了
最近客户在使用我们的的三维可视化平台的时候，总是会出现浏览器崩溃，webgl context lost的情况。 这种请一般出现在电脑配置很低的电脑上，比如没有独显，只有很小现存的集成显卡的电脑。
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