Ubuntu 18.04 +Nvidia gtx 1650 显卡驱动安装

本文提供了一步一步的指南,教你如何在Ubuntu系统中安装NVIDIA显卡驱动。首先,通过添加PPA更新软件源,然后使用ubuntu-drivers devices命令查看可用的驱动,最后通过sudo apt install nvidia-driver-435命令安装特定版本的驱动。安装完成后,可以使用nvidia-smi和nvidia-settings工具进行验证。

1.Adding this PPA to your system
You can update your system with unsupported packages from this untrusted PPA by adding ppa:graphics-drivers/ppa to your system’s Software Sources.

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 
sudo apt-get update

2.查看可安装的驱动

 ubuntu-drivers devices

在这里插入图片描述
3.安装驱动

sudo apt install nvidia-driver-435

4.完成
测试nvidia-smi、nvidia-settings工具

### 安装 NVIDIA GeForce GTX 1650 显卡的最新驱动程序 安装 NVIDIA GeForce GTX 1650显卡驱动需要结合操作系统环境进行操作。以下是适用于 **Ubuntu 18.04** 和 **Windows 10** 系统的详细步骤。 --- #### Ubuntu 18.04 安装方法 ##### 方法一:使用命令行安装Ubuntu 18.04 中,可以通过 `apt` 命令直接安装 NVIDIA 驱动。首先检查系统支持的驱动版本: ```bash ubuntu-drivers devices ``` 根据输出结果选择推荐的驱动版本并安装,例如安装 `nvidia-driver-470`: ```bash sudo apt update sudo apt install nvidia-driver-470 ``` 安装完成后重启系统以应用新驱动: ```bash sudo reboot ``` 验证驱动是否成功安装: ```bash nvidia-smi ``` 如果显示 GPU 信息,则表示驱动已正确加载[^1]。 ##### 方法二:手动下载并安装官方驱动 1. 访问 [NVIDIA 官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) 下载适用于 GeForce GTX 1650 的 Linux 驱动。 2. 进入终端并切换到文本模式(Ctrl+Alt+F3),停止图形界面服务: ```bash sudo service lightdm stop ``` 3. 给驱动文件赋予执行权限并运行安装程序: ```bash chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-<version>.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-<version>.run ``` 4. 按照提示完成安装后重启系统并启动图形界面: ```bash sudo service lighttm start ``` --- #### Windows 10 安装方法 1. 打开浏览器访问 [NVIDIA 官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)。 2. 根据显卡型号(GeForce GTX 1650)和操作系统(Windows 10)选择合适的驱动版本。 3. 下载最新的 WHQL 认证驱动程序。 4. 双击下载的 `.exe` 文件,按照向导逐步安装驱动。 5. 安装完成后重启计算机。 验证驱动是否成功安装: 1. 打开“设备管理器”,展开“显示适配器”,确认 NVIDIA GeForce GTX 1650 已列出且无黄色感叹号。 2. 打开 NVIDIA 控制面板或运行 `nvidia-smi`(需安装 CUDA Toolkit)查看驱动版本和 GPU 使用情况[^2]。 --- #### 安装 CUDA Toolkit(可选) 如果计划使用 GPU 加速深度学习框架(如 PyTorch 或 TensorFlow),还需安装与驱动兼容的 CUDA Toolkit 和 cuDNN。 1. 查看当前驱动支持的 CUDA 最高版本(通过 `nvidia-smi` 获取)。 2. 访问 [CUDA Toolkit 历史版本下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),选择低于或等于驱动支持的版本。 3. 下载对应的安装包并执行安装。 4. 安装完成后配置环境变量: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 5. 安装 cuDNN 后即可用于深度学习框架调用 GPU 资源[^2]。 --- #### 常见问题排查 - **驱动冲突**:确保没有其他显卡驱动(如 Nouveau)干扰,必要时禁用开源驱动。 - **CUDA 版本不匹配**:务必选择比驱动支持版本低或相等的 CUDA Toolkit。 - **系统更新导致驱动失效**:定期检查系统内核更新,并重新安装或修复 NVIDIA 驱动。 ---
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