华硕天选2,Ubantu18.04,RTX3060显卡驱动安装

前言

经过一个下午加一个晚上,终于是把华硕天选2,Ubantu18.04,RTX3060的显卡驱动装好了,期间尝试了很多种方法,这里把可行的写出来供大家参考。

第一步,升级Ubantu18.04的内核

这一步是至关重要的,就我自己的安装的Ubantu18.04系统而言,一开始内核版本好像是5.4.x的,使用系统自带的Software&updates的Additional Drivers安装显卡驱动会出现开机黑屏问题,然后我将我的Ubantu18.04系统的内核升级到了5.9.10之后,就可以正常使用Software&updates的Additional Drivers安装显卡驱动了。

升级内核参考网页:https://zhuanlan.zhihu.com/p/75669680
安装显卡驱动后黑屏问题参考网页:https://blog.youkuaiyun.com/hmily_lcq/article/details/107712777

第二步,安装显卡驱动

我这里是使用Software&updates的Additional Drivers安装显卡驱动的,如图。
在这里插入图片描述

结语

我是按照以上步骤就可以完成安装了,如果大家有什么问题可以加我qq:1023280072(记得备注,不然我不知道你干嘛的),我会尽我所能提供帮助的。

相关事项补充

我安装显卡驱动是为了使用ros,所以在这补充一个ros安装的rosdep update命令失败问题的解决方法,如下图。

在这里插入图片描述
参考网页:https://zhuanlan.zhihu.com/p/397624291

<think>嗯,用户现在的问题是关于在Ubuntu 18.04系统上找到兼容的显卡驱动、CUDA和PyTorch版本。我需要先理清各个组件之间的依赖关系,然后根据用户提供的引用内容来给出准确的版本信息。 首先,用户提到的引用里有几个不同的CUDA版本,比如10.0、10.1、11.3等,还有对应的驱动版本。比如引用[1]中的表格详细列出了不同CUDA版本需要的驱动版本。例如,CUDA 10.2需要驱动版本至少440.33,而CUDA 11.0可能需要更高的驱动。用户需要知道在Ubuntu 18.04上这些版本如何搭配。 接下来,用户可能安装了不同版本的显卡驱动,需要确认驱动是否与CUDA兼容。根据引用[1]的表格,每个CUDA版本都有对应的最低驱动版本要求。比如,如果用户想安装CUDA 10.1,那么驱动版本至少要418.39。同样,CUDA 11.0可能需要450.51.05的驱动,如引用[4]中提到的安装命令。 然后,PyTorch的版本需要与CUDA版本匹配。例如,PyTorch 1.10可能支持CUDA 11.3,而更旧的PyTorch版本可能只支持CUDA 10.2或更早。需要查看PyTorch官方文档来确定哪些版本兼容,但根据用户提供的引用[2],他们提到了CUDA 11.3.0和PyTorch 1.10的组合,这可能是一个可行的项。 另外,用户可能还关心如何安装这些组件。引用[3]和[4]给出了下载和安装CUDA的具体命令,比如使用wget下载.run文件,然后通过sudo运行安装程序。需要注意安装CUDA时可能会覆盖系统驱动,或者需要手动指定驱动版本,这可能会影响系统的稳定性。 还需要考虑Ubuntu 18.04的内核版本和gcc编译器的兼容性。引用[2]提到内核版本5.4.0-131和gcc 7.5.0,这可能影响驱动和CUDA的安装。某些旧版CUDA可能需要特定版本的gcc,例如CUDA 10.0可能要求gcc 7.x,而更高的CUDA版本可能支持更新的编译器。 最后,用户可能需要一个清晰的步骤指南,包括检查现有驱动版本、择CUDA版本、安装对应驱动,然后安装PyTorch。确保每个步骤之间的兼容性,避免版本冲突,比如安装不支持的驱动导致CUDA无法工作,或者PyTorch找不到正确的CUDA版本。 总结一下,我需要整理出驱动、CUDA和PyTorch的兼容组合,提供安装步骤,并提醒用户注意版本匹配和潜在的依赖问题。同时,根据用户提供的引用内容,确保推荐的版本都是经过验证的,例如引用[1]中的表格和引用[2]中的实际安装案例。</think>根据系统版本和NVIDIA官方文档,Ubuntu 18.04的兼容组件配置可按以下方式择: ### 一、显卡驱动与CUDA版本对应关系 1. **CUDA 11.x系列** - 最低驱动版本要求:450.80.02 - 推荐组合:驱动470.x + CUDA 11.4 - 验证命令: ```bash nvidia-smi # 查看驱动版本 nvcc --version # 查看CUDA编译器版本 ``` 2. **CUDA 10.x系列** - 典型组合:驱动440.33 + CUDA 10.2.89(支持PyTorch 1.8+)[^1] - 历史版本示例:驱动418.39 + CUDA 10.1.105[^4] ### 二、PyTorch与CUDA版本映射 | PyTorch版本 | 支持CUDA版本 | 安装命令示例 | |-------------|--------------|--------------| | 2.0+ | 11.7/11.8 | `conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.7 -c pytorch` | | 1.12 | 11.3/11.6 | `conda install pytorch=1.12.1 torchvision=0.13.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch`[^2] | | 1.8-1.10 | 10.2/11.1 | `pip install torch==1.10.0+cu113` | ### 三、推荐配置方案 **方案1(最新兼容)** ``` 驱动版本:470.199.02 CUDA版本:11.4.3 PyTorch版本:2.0.1 验证命令: $ python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" ``` **方案2(稳定组合)** ``` 驱动版本:450.80.02 CUDA版本:11.0.2 PyTorch版本:1.7.1 安装参考:使用.run文件安装CUDA[^4] ``` ### 四、安装步骤 1. 驱动安装: ```bash sudo ubuntu-drivers autoinstall # 自动安装推荐驱动 ``` 2. CUDA安装(以11.0为例): ```bash wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run ``` 3. PyTorch安装: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch ``` ### 五、版本冲突处理 若出现`CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version`错误,需升级驱动或降低CUDA版本[^1]。使用`nvidia-smi`显示的CUDA版本为驱动支持的最高版本,应与实际安装的CUDA toolkit版本一致或更高。
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