x61s 安装ubuntu问题总结

最新推荐文章于 2023-06-01 10:23:23 发布
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这篇博客总结了在x61s上安装Ubuntu时遇到的问题及解决方法，包括TP_smapi、中键配置、GRUB设置、显卡驱动安装、音频驱动下载等关键步骤。还提供了Mesa 7.11编译所需的libdrm-nouveau编译问题解决方案。

<转>x61s 安装ubuntu问题总结 





           Audio driver:  http://intellinuxgraphics.org/download.html
           libdrm-2.4.27.tar.gz: http://dri.freedesktop.org/libdrm/
           sudo apt-get install x11proto-xf86dri-dev
           sudo apt-get install the xserver-xorg-dev x11proto-core-dev x11proto-fonts-dev
            http://forums.opensuse.org/english/other-forums/development/programming-scripting/467295-mesa-7-11-compile-requires-unwanted-libdrm-nouveau-post2401247.html
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一个联想老机器X61，机器原运行的是XP系统，想装成Ubuntu。 前几次启动直接就进入了Bios模式了，然后发现是电源设置问题，修改过后，可以正常开机 ，但是无法识别无线网络【使用有线网络连接可以上网】。基本电脑没有什么大问题。好，开始重装。 第一步，制作U盘 准备一个干净的U盘（我用的是金士顿8GB）。 【不知道Ventoy的小伙伴，可在学习网B站直接搜索Ventoy即可】 之后打开Ventoy官网 ​根据自己电脑选择点击哪个 ​ windows系统的点击红框下载即可，其他按需下..
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01-07 570
Abstractmezl在Mobile01所發表的安裝心得，我本人也還沒試過，提供給有需要的人參考。 Introduction 轉貼自http://www.mobile01.com/topicdetail.php?f=240&amp;t=524818&amp;last=5003219 Fedora也跟我用了三四個月，原本我一直都是Redhat的用戶從Redhat 6,7,8,9到Fedor...
x61 linux 驱动 无线网卡,Linux环境Thinkpad X61 4G内存Mtrr表错误
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Ubuntu20.04 安装 Anaconda步骤
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联想 X60T 平板笔记本 电脑 Ghost XP完美镜像！！
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thinkpad10平板电脑装linux,ThinkPad X61上经历Ubuntu 8.10（安装笔记）
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ThinkPad X61 高分屏安装Win8.1，Ubuntu
非著名码农的专栏
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1.Win8.1        ISO镜像自己找，有钱的问MS买Key，穷的抠门的上度娘找KMS激活。         针对X61，官网提供的驱动不全，但ACPI和芯片组驱动还是有的。显卡驱动没有Win8的，但使用Win7的完全OK。电源管理软件（充电阀值设置）有网友提供了第三方的解决方案(需要的留下e-mail)，比官方那臃肿的Power Manager好用多了，何况PM不支持Win8。
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jeffreyst的专栏
01-18 5164
酷派D539 APP2SD的方法 最近入手了一台D539，看中的是它2500毫安的电池，和对双卡双待的支持，一向没有用过android智能机的我，在买之前也没有想太多其他的。 到手之后，用了几天感觉还不错，比较稳定，虽然不是电容屏，但是也基本满足了我的需求，但是它有它的硬伤，就是本机自带的空间太小， 装不了很多或者太大的应用。因为它用的是android2.1的系统，不支持APP2SD（2.2
ubuntu 通过deb包安装cudnn
最新发布
08-13
<think>我们正在讨论的是在Ubuntu系统上通过deb包安装cuDNN。根据用户之前的上下文，用户已经通过deb包安装了CUDA 11.8，现在需要安装与之兼容的cuDNN。 根据引用[1]和[2]提供的信息，我们可以总结出以下步骤： 1. 确定CUDA版本（这里是11.8），然后去NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN deb包。注意，cuDNN的版本需要与CUDA版本兼容。 2. 引用[1]提到，deb包安装的cuDNN默认将头文件放在/usr/include/，而不是CUDA的默认头文件路径/usr/local/cuda/include/。因此，可能需要创建符号链接或者将头文件复制到CUDA的include目录，以便编译器能够找到。 3. 引用[2]展示了使用apt-get安装cuDNN的方法，但需要指定确切的版本号。这通常是在添加了NVIDIA的仓库之后进行的。 4. 引用[3]虽然针对的是Ubuntu22.04和cuDNN9.8.0，但步骤相似：下载deb包，安装，复制密钥，更新仓库，然后安装。 因此，针对Ubuntu20.04和CUDA11.8，安装cuDNN的deb包步骤如下： 步骤1：访问NVIDIA cuDNN下载页面（需要注册登录） 网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 步骤2：选择与CUDA 11.8兼容的cuDNN版本。根据NVIDIA的文档，CUDA 11.x通常对应cuDNN 8.x。例如，CUDA 11.8可能兼容cuDNN 8.6.0或更高版本（具体需查看官方文档）。 步骤3：下载适用于Ubuntu20.04的cuDNN deb包。注意，有三个deb包需要下载（分别对应运行时库、开发库和示例）： - cuDNN Runtime Library for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb) - cuDNN Developer Library for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb) - cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb) 步骤4：安装下载的deb包。按照引用[2]和[3]的方法，我们可以使用dpkg命令安装，然后更新apt仓库并安装。 但是，更推荐的方法是通过NVIDIA提供的本地仓库安装（类似于CUDA的安装方式），这样便于后续管理。步骤如下： 1. 下载本地仓库安装包（例如，对于cuDNN 8.9.x for CUDA 11.x）： wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/redist/cudnn/linux-x86_64/cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX-Y-archive.tar.xz 但是，NVIDIA也提供了deb格式的本地仓库安装包（如引用[3]所示）。因此，我们可以下载一个包含仓库信息的deb包。 2. 实际上，在cuDNN下载页面中，可以选择“Debian Local Package”安装方式，然后会给出三个命令（分别对应三个包），但我们也可以下载一个统一的本地仓库包，然后通过apt安装。 根据当前（2023年）的cuDNN下载页面，安装步骤通常如下： a. 下载本地仓库deb包（例如：cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.x.x.x_1.0-1_amd64.deb） b. 安装该deb包：sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.x.x.x_1.0-1_amd64.deb c. 导入密钥：sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ d. 更新apt：sudo apt update e. 安装cuDNN：sudo apt install libcudnn8 libcudnn8-dev libcudnn8-samples 注意：这里需要将8.x.x.x替换为具体的cuDNN版本号，并且确保与CUDA11.8兼容。 步骤5：验证安装。安装完成后，可以编译并运行示例程序，或者使用引用[1]中的命令检查版本。 但是，由于头文件位置问题，我们可能需要创建符号链接（如引用[1]所述）： sudo ln -s /usr/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ 或者，将头文件复制到CUDA的include目录（但通常不建议，因为更新cuDNN时可能会覆盖）： sudo cp /usr/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ 不过，根据NVIDIA的安装文档，使用deb包安装cuDNN后，cuDNN的头文件在/usr/include，而CUDA的头文件在/usr/local/cuda/include。在编译时，如果指定了CUDA的头文件路径，那么需要将cuDNN的头文件也放在该路径下，或者通过编译选项添加。因此，创建符号链接是一种方便的方法。 步骤6：验证安装。 方法一：使用引用[1]的命令： cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 注意：如果创建了符号链接，那么/usr/local/cuda/include/cudnn_version.h就指向了/usr/include下的文件。 方法二：运行示例程序（需要安装libcudnn8-samples）： cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN make clean && make ./mnistCUDNN 如果输出Test passed!，则安装成功。 由于用户的具体cuDNN版本未指定，我们以安装cuDNN 8.6.0 for CUDA 11.x为例（假设与CUDA11.8兼容）给出具体步骤： 1. 下载本地仓库安装包（从NVIDIA网站获取，注意选择Ubuntu20.04和CUDA11.x）： 例如：cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.6.0.163_1.0-1_amd64.deb 2. 执行以下命令： ```bash # 安装本地仓库 sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.6.0.163_1.0-1_amd64.deb # 复制密钥文件到keyrings目录（注意：新版本可能要求复制到/usr/share/keyrings/） sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.6.0.163/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ # 更新apt仓库 sudo apt update # 安装cuDNN sudo apt install libcudnn8=8.6.0.163-1+cuda11.8 sudo apt install libcudnn8-dev=8.6.0.163-1+cuda11.8 sudo apt install libcudnn8-samples=8.6.0.163-1+cuda11.8 ``` 注意：版本号中的cuda11.8需要与CUDA版本对应。如果安装时遇到依赖问题，可以尝试使用sudo apt-get install -f来修复。 3. 创建符号链接（可选，如果编译时找不到cudnn.h）： ```bash sudo ln -s /usr/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo ln -s /usr/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h ``` 4. 验证安装。 但是，请注意：在较新的cuDNN版本中，头文件可能是cudnn_version.h或者cudnn.h中已经包含了版本信息。所以，验证命令可能是： ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 或者 ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 如果输出类似以下内容，则表明版本正确： ``` #define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_MINOR 6 #define CUDNN_PATCHLEVEL 0 -- #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) ``` 注意：由于cuDNN的版本更新，具体步骤和版本号可能有所不同，请以NVIDIA官网为准。 最后，生成相关问题： §§相关问题§§ 1. 如何验证 cuDNN 是否安装成功？ 2. cuDNN 和 CUDA 的版本兼容性如何查询？ 3. 在 Ubuntu 20.04 上安装多个版本的 cuDNN 如何管理？</think>### Ubuntu 20.04 通过 deb 包安装 cuDNN（CUDA 11.8 兼容版） 以下是完整的 cuDNN deb 包安装步骤（兼容 CUDA 11.8）： --- #### **步骤 1：下载 cuDNN deb 包** 1. 访问 [NVIDIA cuDNN 下载页](https://developer.nvidia.com/cudnn)（需注册账号） 2. 选择与 CUDA 11.8 兼容的版本： - **推荐版本**：cuDNN 8.6.0+（查看[兼容性矩阵](https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html)） 3. 下载三个核心 deb 包（替换`x.x.x`为实际版本号）： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/redist/ubuntu2004/x86_64/libcudnn8_x.x.x-1+cuda11.8_amd64.deb wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/redist/ubuntu2004/x86_64/libcudnn8-dev_x.x.x-1+cuda11.8_amd64.deb wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/redist/ubuntu2004/x86_64/libcudnn8-samples_x.x.x-1+cuda11.8_amd64.deb ``` --- #### **步骤 2：安装 cuDNN** ```bash sudo dpkg -i libcudnn8_*_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn8-dev_*_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn8-samples_*_amd64.deb ``` --- #### **步骤 3：修复头文件路径问题** 由于 deb 包将头文件安装在标准位置（非 CUDA 目录），需创建符号链接[^1]： ```bash sudo ln -s /usr/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/include/ sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64/ ``` --- #### **步骤 4：验证安装** 1. 检查版本： ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 应显示类似输出： ``` #define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_MINOR 6 #define CUDNN_PATCHLEVEL 0 ``` 2. 测试示例程序： ```bash cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN make ./mnistCUDNN ``` 看到 `Test passed!` 表示安装成功[^2] --- #### **关键注意事项** 1. **版本兼容性**： | CUDA 版本 | 推荐 cuDNN 版本 | |-----------|-----------------| | 11.8 | 8.6.0+ | | 11.x | 8.x.x | 2. **依赖关系**： - 需先安装 CUDA 11.8 - 确保 NVIDIA 驱动 ≥ 520.61.05 - 安装依赖：`sudo apt install libfreeimage3 libfreeimage-dev` 3. **多版本管理**： ```bash sudo update-alternatives --config cudnn ``` ---
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