ubuntu20.04\22.04 + GTX3060(直接硬盘安装)

准备

工控台ubuntu20.04.06
显卡GTX3060驱动NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run
安装启动盘制作:

制作U盘安装盘工具rufus-4.3.exe (搜索网上自行下载),步骤都是下一步式,引导类型选择镜像文件,文件系统类型GPT,簇大小默认4K(其他大小,没有研究,就用默认),然后直接开始待十几分钟制作完成。

安装Ubuntu20.04

BIOS中secure boot选disable,另外,设置优先从U盘启动,然后插入上面制作好的启动盘,上电开机就进入Ubuntu安装界面,具体Ubuntu安装步骤不介绍,不会可以百度下。

安装GTX3060驱动

准备
$ sudo apt update (系统列新,同时会更新源,可选)
$ sudo aptupgrade  (更新软件,可选)
$ sudo apt install gcc g++ make
$ sudo apt install build-essential libglvnd-dev pkg-config   (libglvnd-dev如果未提前安装,安装nvidia显卡驱动时会报提示的)
$ sudo apt install vim vsftp ssh net-tools  (可选)
安装pip3 (本人安装显卡驱动时没有安装pip3相关,做个记录,需要安装和升级pip3可以参考)
#安装
sudo apt install python3-pip
#升级
sudo pip3 install --upgrade pip
#如果要卸载,使用命令:
sudo apt-get remove python3-pip
禁用 Nouveau驱动

ubuntu自带的nvidia通用驱动,做开发需要根据显卡类型安装相应驱动</

### Ubuntu GTX1650 CUDA 11.8 安装指南 #### 兼容性分析 NVIDIA GeForce GTX 1650 基于 Turing 架构,支持的最低驱动程序版本为 410.x 或更高版本。CUDA 11.8 要求 NVIDIA 驱动程序至少为 470.x 版本[^3]。因此,在安装 CUDA 11.8 之前,必须确保已安装满足此条件的 NVIDIA 显卡驱动。 对于 Ubuntu 操作系统,推荐使用 LTS (Long Term Support) 发行版以获得更稳定的环境和支持周期较长的优势。根据引用内容,可以选择 x86_64 架构下的 Ubuntu 18.0420.0422.04,以及 aarch64 架构下的 Ubuntu 20.04 来部署 Docker 容器或其他应用环境[^1]。然而,为了最佳兼容性和性能表现,建议优先选用 Ubuntu 20.0422.04。 --- #### 安装步骤 ##### 1. 更新系统并安装必要工具 在开始安装前,需更新系统的软件包索引,并安装一些必要的开发工具和依赖项: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git wget curl unzip -y ``` ##### 2. 添加 NVIDIA PPA 并安装最新驱动 通过官方 PPA 获取最新的 NVIDIA 驱动程序,确保其版本不低于 470.x: ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y sudo apt update sudo ubuntu-drivers autoinstall ``` 完成安装后重启计算机以加载新驱动: ```bash sudo reboot ``` 验证驱动是否成功安装及其版本号: ```bash nvidia-smi ``` 如果显示的信息中包含 `Driver Version` 字段且数值大于等于 470,则说明驱动安装正常[^2]。 ##### 3. 下载并安装 CUDA Toolkit 11.8 访问 [NVIDIA CUDA 下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择适合的操作系统(如 Ubuntu 22.04)、架构(x86_64)和其他选项下载对应的运行时文件或 .deb 包。 以下是基于 `.run` 文件的手动安装流程示例: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_<platform>.run chmod +x cuda_11.8.0_<platform>.run sudo ./cuda_11.8.0_<platform>.run --override ``` 注意:执行过程中会提示确认条款及其他设置,请仔细阅读后再继续操作。 另外一种更为简便的方式是利用 APT 方式管理 CUDA 工具链: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu<version>/x86_64/cuda-keyring_<version>_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_<version>_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` ##### 4. 设置环境变量 编辑用户的 shell profile 文件(通常是 ~/.bashrc),加入如下路径声明以便正确调用编译器及相关库函数: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 使更改生效: ```bash source ~/.bashrc ``` ##### 5. 测试 CUDA 功能 最后一步是对整个配置过程进行功能测试,可以通过样例程序实现这一目标。进入 CUDA SDK 提供的例子目录下找到 deviceQuery 及 bandwidthTest 这两个经典案例来检验硬件加速能力。 ```bash cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery ``` 观察输出结果中的设备名称、计算能力等参数是否匹配预期值即可判断安装是否成功。 --- ###
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