Ubuntu16.04使用命令安装显卡驱动及双显卡切换至独显

Ubuntu16.04驱动安装及双显卡切换至独显

最近发现电脑的处理速度有点跟不上,就去查看了一下ubuntu的驱动,结果发现自己的驱动是挂在集成显卡上面的,因为一开始自己手动下载过nvidia驱动,cuda,cudnn,然后发现其实一直都没用到独显卡驱动,因为读不到独显连tensorflow都是安装的cpu版本的。网上查了很久,最后重新安装驱动和tensorflow,现在能改正常使用独显了。各位可以在切换时用于参考。(GTX960M显卡)

一、卸载、安装驱动

1、禁用nouveau驱动

输入下面这行代码没有输出便表示已经禁用,在安装cuda的那篇文章里面有禁用方法

lsmod | grep nouveau

2、卸载nvidia驱动

每一次更新新版本的nvidia驱动的时候,都要先把电脑已有的驱动卸载掉。我的电脑在卸载驱动后也可以正常的显示图形界面,可能是因为集成显卡的原因。

sudo apt-get install purge nvidia*

输入命令nvidia进行验证,卸载成功后会显示没有这条命令

3、安装nvidia驱动

1)查询适合的显卡驱动

先检查适合自己电脑的nvidia版本,输入命令

sudo ubuntu-drivers devices

可以查看适合自己电脑的驱动版本。
在这里插入图片描述
可以看到这里有一个recommended的建议选项,我们在这里使用这个驱动版本。如果你觉得你推荐的版本过低,可以使用以下命令进行更新。

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers  #添加ppa源
sudo apt-get update                           #更新
sudo ubuntu-drivers devices                   #再次查找驱动版本
2)安装显卡驱动

我这里一开始是直接使用命令安装的显卡驱动,但是安装430版本后,重启图形界面出现黑屏。在安装双显卡切换软件后,就没有黑屏了。输入命令如下:

sudo add-apt-repository ppa:nilarimogard/webupd8        #添加更新源
sudo apt-get update                                     #更新源
sudo apt-get install prime-indicator                    #安装双显卡切换软件

注:最好在每一次添加ppa源后,都更新源一次。
安装结束后,重启电脑,你会发现右上角多了一个nvidia的标志。

然后进入字符界面安装显卡驱动,输入以下命令进行安装。

sudo service lightdm stop             #关闭图形界面
sudo apt-get install nvidia-430       #下载驱动,版本根据推荐自选
sudo service lightdm start            #安装结束后打开图形界面
sudo reboot                           #安装结束后重启电脑,   

4、切换到独显

1)验证安装成功

在开机重启后验证驱动的安装情况,输入命令:

nvidia-smi

如果成功会有下图显示。(以前我安装的显卡驱动,下面的进程是空的,而且显卡使用率也是0)
在这里插入图片描述

2)切换到独显

我开机后就已经使用在独显了,可以使用detail(关于这台计算机)进行查看是否使用独显
在这里插入图片描述
如果没有切换过来,也可以使用命令进行切换也可用此命令查看是否切换成功

sudo prime-select nvidia  

还可以打开nvidia-settings进入prime profiles进行手动切换。
在这里插入图片描述

5、实时查看显卡驱动

实时查看显卡驱动使用情况命令如下

watch -n 1 nvidia-smi

得到如下图所示的结果。
在这里插入图片描述
可以使用一些软件或者运行一些素要使用GPU的程序来观察GPU的使用情况

### 配置和使用独立显卡 对于Ubuntu 20.04上的NVIDIA独立显卡配置,确保系统能够充分利用GPU资源至关重要。当遇到图形应用如RVIZ性能不佳的情况时,可能是因为未能正确切换至高性能模式下的独显工作状态。 在Ubuntu环境中确认并激活NVIDIA GPU作为默认渲染设备的方法如下: #### 安装必要的软件包和支持工具 为了使NVIDIA GPU正常运作,需先验证驱动是否已成功部署。这可以通过`nvidia-smi`命令完成[^4]。如果仅看到Xorg进程而无其他CUDA相关活动,则表明当前环境未充分调用GPU计算力。 针对上述情况,建议执行以下操作以优化设置: 1. 更新现有驱动版本; 2. 调整PRIME Render Offload选项,让应用程序优先选择NVIDIA处理器处理图像数据流; ```bash sudo prime-select nvidia ``` 此指令会更改系统的默认图形输出路径为NVIDIA GPU,并重启显示服务以便生效[^1]。 #### 修改GRUB引导参数增强兼容性 有时,默认的内核加载项可能导致无法识别或启用额外的硬件特性。编辑GRUB配置文件可解决这类问题: ```bash sudo nano /etc/default/grub ``` 找到类似于`quiet splash`的部分,在其后追加`nouveau.modeset=0`参数保存退出后再更新grub列表: ```bash sudo update-grub reboot now ``` 该改动关闭了开源 Nouveau 显示驱动程序,从而允许专有的 NVIDIA 驱动接管整个图形栈管理[^3]。 #### Docker集成支持 若计划利用容器化技术开展依赖于GPU的应用开发或者模型训练任务,还需进一步调整Docker引擎配置,使其具备访问底层物理GPU的能力。具体做法参照官方文档指引安装相应的插件组件,并按照给定模板创建带有必要权限映射的服务实例。 通过以上措施,应当能显著改善基于Ubuntu平台下对NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti等高端桌面级显卡的支持程度,进而提升各类视觉密集型工作的效率表现。
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