ubuntu9.1使用感受

作者分享了从使用Windows转向Ubuntu的经历,包括在线安装遇到的问题及解决方案,最终成功安装并对其使用体验给予高度评价。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

最近看了一篇文章号召大家都使用linux替代windows,工作后就很少用linux,好像最开始用的还是fedora3.咨询了一下周围的人,大多数都用

ubuntu,直接上官网,不知道是不是网速的原因,在线安装总是卡在那里,愤怒后,选择硬盘安装,没想到这个版本竟然有体验版,即使不安装也可以使用大部分功能(体验版的输入法太糟糕了),按照网上的教程非常顺利的安装了,要注意的是如果是装双系统,那么一定要在卸载分区:sudo umount -l /isodevice,否则就会在安装的时候不断提示你分区未卸载,据说这个版本比9.04好多了,9.04如果安装过程中忘了卸载分区,就只能选择光盘安装了。

 

使用感受非常棒,又回到linux的日子了,抛弃昂贵的windows!

### 安装 CUDA 9.1 的完整指南 #### 准备工作 在安装 CUDA 工具包前,需确认系统满足以下条件: - 系统已配备支持 CUDA 的 GPU 设备[^4]。 - 正在运行受支持的 Linux 版本(如 Ubuntu 16.04 或更高版本)。 - GCC 编译器已经正确安装并配置好环境变量。 #### 显卡驱动程序安装 为了确保显卡驱动能够顺利安装,在此过程中可以选择跳过 CUDNN 和 CUDA Toolkit 的安装部分。具体操作如下: ```bash Install the CUDA 9.1 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: n Install the CUDA 9.1 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: n ``` 完成上述设置后,重启计算机以使更改生效: ```bash reboot ``` 随后可以通过 `nvidia-settings` 命令来检查显卡的状态以及分辨率是否正常[^1]。 #### CUDA 软件包安装过程 对于更高级别的自定义需求或者特定依赖关系管理的情况,则可采用手动方式下载 .deb 文件形式的软件包来进行部署。以下是基于 Debian/Ubuntu 平台的标准流程示例: 1. **添加官方 NVIDIA 存储库** 下载适合当前系统的 `.deb` 包文件,并利用 APT 进行更新和安装: ```bash $ sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>-<version>_<build>_amd64.deb ``` 替换 `<distro>` 及其他占位符为实际对应值, 如针对 ubuntu1604 使用的是 `cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb`[^2]. 2. **执行必要的索引刷新** 更新本地APT缓存以便识别新加入的内容源列表项. ```bash $ sudo apt-get update ``` 3. **正式开始CUDA组件安裝** 执行完整的工具链及相关头文件等资源获取动作. ```bash $ sudo apt-get install cuda ``` 以上步骤涵盖了从基础准备到最终实现整个CUDA开发框架搭建所需的关键环节描述。 #### 后续验证与调试建议 一旦全部安装结束之后,可通过下面这个简单的测试脚本来初步判断一切功能运转无误与否: ```cpp // test_cuda.cu #include <stdio.h> __global__ void kernel(void){ // Kernel code goes here... } int main(){ printf("Starting...\n"); kernel<<<1,1>>>(); printf("Done.\n"); return 0; } ``` 编译该样例项目时调用nvcc命令生成可执行目标文件: ```bash $ nvcc test_cuda.cu -o test_cuda.out ``` 最后再尝试运行它看是否有任何错误消息弹出即代表基本可用状态良好。 ---
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