在linux下，你可能知道大黄蜂这个双显卡方案，在arch也有，但是本篇文章会告诉你一个最正确最简单的双显卡方案
/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。
本篇概览 台式机是2018年购买的惠普暗隐精灵3代，显卡GTX1060，本文记录了此机器安装Ubuntu 16.04.7 LTS，再安装Nvidia驱动的过程； 另外还有一些避坑的小结，如果您遇到了类似问题可以拿来参考； 纯净Ubuntu系统 先安装Ubuntu16 LTS桌面版 U盘安装，我这里是惠普台式机，启动时出现惠普LOGO的时候，多次点击F10，进入bios，启动顺序选择U盘启动，然后在页面指导下顺利安装Ubuntu系统 需要注意的地方 网上很多安装文档中提到了要在BIOS设置中关闭secure
本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写，CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本，如下图所示（最下面的安装方式我们选择第一个，即runfile方式）：
01 硬件选购 研究需求，遂组装一台全新的计算机，安装Ubuntu，用来运行TensorFlow，同时保留Win10，方便其他其他场合使用。因为硬件更新换代很快，各种网络结构也层出不穷。因此，考虑使用多显卡来提升系统的计算能力是有必要的。现阶段，主要购买单块显卡实现整个系统的搭建，同时保留拓展（多显卡）空间。 硬件清单如下： BOM 以上配置总共花费24173.1元人民币，购买时间主要在6月底7月初，没能赶上京东618的活动，顺便不幸的碰到了显卡缺货，所以价格上仅供参考。 1
本人最近开始尝试将Ubuntu作为日用操作系统，以便熟悉Linux有关操作习惯。但是本人的设备为双显卡笔记本设备，在系统刚刚安装好的时候，界面并非是多么流畅，后查看系统信息发现独显并没有成功驱动。在经历一天的摸索后终于将独显驱动安装成功并且切换到独显模式。
官方的下载地址在这里~而且似乎自带了加速镜像，在自己的网络环境下可以在7M/s+，似乎是可以的~
在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。
前一阵子买了个新的笔记本电脑，幻13-3050TI-1T版本，全能本，CPU是8核心16线程的标压版AMD锐龙9-5900HS，显卡是NVIDIA-3050TI，重量和macbook差不多，都是1.4kg，便携、可以改变形态。
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。
本来想了解一下X-Window，所以打算去tt1,结果ctrl+alt+f1出现的居然是图形界面，搜了一下是显卡驱动版本的问题，此时我用的是Xorg开源驱动，于是根据教程，准备安装一个最新版的NVIDIA驱动，然后噩梦就开始了QWQ 先回顾一下我的过程：
当前只装了ubuntu16.04单系统，亲测可用，之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的，只是需要切换视频线的接口，可参考这篇
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 仅需 2100 元，打造一台 AI 服务器，玩转本地大模型和 Stable Diffusion。
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
接前文，在安装好Ubuntu 18.04双系统和解决了Windows与Ubuntu的时间同步问题后。正式进入正题了：构建GPU可使用的Kaggle Docker镜像(NVIDIA Only)。为了分享总结经验，同时也方便自己以后有使用需求，现简单总结下构建过程。
网上安装双系统的教程不少，但多数教程所使用的硬件以现在的眼光看来显得有些过时；另外，其原有所使用的方法，对于新的硬件也不再合适。本教程写于2017年7月，希望能够给大家提供些许帮助，避免重走弯路。 目前安装双系统的主要基于两种构架：BIOS+MBR 和 UEFI+GPT，可以简单的理解为EFI是新一代的BIOS，GPT是新一代的分区方式。基本上目前市面上的新机器，都是以UEFI+GPT构架为主。需要注意的是，对于 UEFI固件，一般还是沿用之前的称呼：BIOS，在查询相关资料的时候需要注意，可能BIOS指的
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
原文出处：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
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：
该文讲述了如何安装和使用Red Hat 5.8操作系统，总结了一些安装过程中需要注意的问题和解决方法。
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。
问题描述：Ubuntu使用光盘/USB安装时，出现"install ubuntu/ try ubuntu without installation"选择，但是Enter安装时，显示器显示没有信息，进行休眠
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：
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的，也就是几条命令的时，但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤，以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。 整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别，这里先做一个简单的梳理，后面有详细的安装过程。 Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法： 安装基本的Python环境，需要什么再继续安装。 安装Anaconda，
Canonical在4月底正式发布了Ubuntu 16.04 LTS，这是一个长期支持版本，官方表示会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级)，一直到2021年4月份。 之前由于某些原因，对Linux的桌面版一直持排斥的态度，一直使用的是Centos 6.5。用过Ubuntu 14.04后感觉以桌面环境著称的Ubuntu不过如此，然而上手16.04后，瞬间有种惊艳之感，第一眼看到的是launcher放到了下面。说实在的，本人并不觉得Ubuntu的UI设计有多美，我更加倾向于Windows 10的Metro风，扁平化的设计才是主流，真正吸引我的是Ubuntu的质的提高的人性化的用户体验，无论是从整体流畅性还是细节的改进。
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：
主机武装的乃是windows7武功。下载Ubuntu10.04 ISO秘籍，存于G盘。下载VMware7.1最新版的虚拟机，亦存于G盘。右键选虚拟机压缩包，发现压缩率为100%，于是用winmount虚拟之，并装于D盘，占用D盘1G空间也。毕，开之并设定一系统，是为Ubuntu门派，磁盘分10G房子，内存划1G箱子，虚拟光驱预载入Ubuntu秘籍，启动，进系统安装界面。须臾乃成。系统自动下载中文语言装之，并自动下载软件更新，真智能也～
机器之心报道 机器之心编辑部 终于等到了这一天：英伟达开源了他们的 Linux GPU 内核驱动。 「英伟达是我们遇到的硬件厂商中最麻烦的一个。」这是 Linux 内核总设计师 Linus Torvalds 十年前说过的一句原话。 当时，Linus 正在芬兰赫尔辛基阿尔托大学举办的学生和开发者研讨大会上接受采访。在会上，一位现场观众称其买过一款搭载了集成显卡以及 NVIDIA 独立显卡的笔记本电脑，但是在 Linux 下通过 NVIDIA Optimus 技术进行独立显卡与集成显卡之间的切换却得不到驱动
重启之后屏幕显示“输入不支持”，这是因为ubuntu对显卡的支持有关，需要手动添加显卡选项:nomodeset，使其支持Nvidia系列显卡
Ubuntu22.04 默认显卡驱动，如果安装cuda，需要单独安装显卡驱动，并禁止默认显卡驱动。
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。
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆（Loop Login）问题，一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
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.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm。
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。
本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8，安装系统为Ubuntu18.04，下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
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：
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后，先安装自己显卡对应的驱动，在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时，选择 No。（这里是cuda自带的旧版本的驱动）。
花了一些时间，尝试着在ubuntu12.04上安装cuda6.把过程记录下来，给自己和同我一样小白的人以借鉴。 1 我要做什么 作为一只cuda菜鸟蛋，并没有什么编程基础，还发骚的想学习cuda，还要在linux下使用。各种问题层出不穷。 Cuda4是成功安装过的，因为之前的机器太破，没有optimus（Nvidia的一个自动切换显卡的技术，为了省电。），所以很容易成功（在这个帖子里，还是centos上安装的。http://meatball1982.diandian.com/post/201
终于赶在2017年结束前，点亮了我的深度学习工作站。 小核武.jpg 配置表 配件 型号 价格 数量 合计 GPU 微星 GTX 1080 Ti AERO 11GB 5999 2 11998 CPU
这段时间，不论是 NLP 模型，还是 CV 模型，都得到了极大的发展。有不少模型甚至可以愉快的在本地运行，并且有着不错的效果。所以，经常有小伙伴对于硬件选择，基础环境准备有这样、那样的问题。
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。
目前，大多情况下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程，博主就目前自身实验室环境进行分析，总结一下安装过程。
在做之前其实我在网上查了好多资料的，但是我发现现在网上上传资料特别水，好多都是复制粘贴，或者啰里啰唆讲不清楚，所以我也是决定自己做一份清楚有效的资料给大家！ 显卡透传本来是工作内容，我自己做完发现还不错挺方便的，物理机是Ubuntu，KVM下的虚拟机是WIN10，完成后一个主机两个显示屏上的内容分别是Ubuntu、Win10，用起来挺方便的。
【IT168 应用】电源的功率一直是玩家们关注的焦点，可对于刚涉足DIY领域的用户来说，自己组装DIY一台电脑拿才是最令人兴奋的事情。组装电脑少不了要接各种各样的线材，那么如何辨别各种类型的接口，每个接口之间的的功能有何区别呢？
3. run方式安装cuDNN 参考博客 CUDA、CUDNN在Ubuntu下的安装及配置
ubuntu通过终端安装英伟达显卡驱动 sudo apt-get install ubuntu-drivers-common 查看显卡硬件型号 ubuntu-drivers devices 开始安装 sudo ubuntu-drivers autoinstall 或 sudo apt install nvidia-340
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