ubuntu 22.04 安装 RTX 4090 显卡驱动 GPU Driver（PyTorch准备）
文章目录
- 1. 参考文章
- 2. 检查GPU是Nvidia
- 3. 卸载已有驱动
- 3.1. 命令删除
- 3.2. 老驱动包
- 4. 官网下载驱动
- 5. 运行
- 5.1. 远程安装关闭交互界面
- 5.2. 运行
- 5.3. 打开交互界面
- 6. 检测与后续安装
1. 参考文章
https://blog.csdn.net/JineD/article/details/129432308
2. 检查GPU是Nvidia
lspci | grep -i nvidia
3. 卸载已有驱动
3.1. 命令删除
sudo apt purge nvidia* -y
sudo apt remove nvidia-* -y
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt autoremove -y && sudo apt autoclean -y
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
3.2. 老驱动包
./NVIDIA-Linux-x86-310.19.run --uninstall
4. 官网下载驱动
https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
我选择了550版本
https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/results/224357/
5. 运行
5.1. 远程安装关闭交互界面
视情况考虑使用
sudo systemctl set-default multi-user.target
以下必须
sudo reboot
5.2. 运行
# 切换到驱动目录
cd /home/user/download/
# 权限 自己确认版本号5×××
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-5×××.run
# 安装 自己确认版本号5×××
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-5×××.run
5.3. 打开交互界面
视情况考虑使用
sudo systemctl set-default graphical.target
以下必须
sudo reboot
6. 检测与后续安装
对于旧显卡驱动安装：Ubuntu/Linux 安装GPU 驱动&检测（PyTorch准备)
下一步是安装CUDA：Ubuntu/Linux 安装CUDA、检测（PyTorch准备）
接着是cuDNN：Ubuntu/Linux 安装cuDNN、检测（PyTorch准备）
Anaconda & PyTorch: Ubuntu/Linux 安装Anconda、PyTorch、检测cuDNN、Jupyter Notebook
Docker + PyTorch: Ubuntu/Linux 安装Docker + PyTorch
