Deepin N卡（cuda）开启方法

最新推荐文章于 2024-12-23 18:32:52 发布
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博客介绍在Deepin系统中开启N卡的操作，需确保显卡驱动器使用大黄蜂方案，用大黄蜂开启N卡，显示ON即开启成功。还提到检查pytorch能否调用cuda，显示为True则开启成功。

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

首先确保Deepin的显卡驱动器使用的是大黄蜂方案，再用大黄蜂开启N卡

sudo tee /proc/acpi/bbswitch<<<ON

显示ON则说明开启成功 

 检查pytorch是否能调用cuda

python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available())"

若显示为True，说明开启成功 

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deepin下载cuda
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### 如何在Deepin系统上下载和安装CUDA #### 准备工作 确保已经成功安装了NVIDIA显卡驱动程序[^2]。这是顺利安装CUDA的前提。 #### 下载CUDA 访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，选择适合的操作系统版本（对于Deepin而言通常是基于Debian的最新稳定版），并按照提示完成CUDA Toolkit的下载操作[^1]。 #### 安装过程 一旦下载完毕，可以通过终端执行如下命令来进行安装： ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` 请注意替换`<distro>`为实际使用的发行版代号以及`<version>`为你所下载的具体deb包版本号。 #### 配置环境变量 编辑~/.bashrc文件，在其末尾追加以下两行来设置PATH与LD_LIBRARY_PATH: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 使更改生效可运行source ~/.bashrc。 #### 测试安装成果 重启计算机之后打开一个新的shell窗口输入nvcc -V查看编译器版本信息确认安装无误[^3]。 #### 关于PyTorch中的CUDA 值得注意的是Anaconda环境中预装的CUDA可能不同于独立安装的CUDA工具集；如果是为了支持像PyTorch这样的框架，则需注意两者之间的兼容性问题[^4]。
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