1.NVIDIA驱动安装 - 从问题到解决(Linux/Ubuntu)
2.Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置详细教程
3.硬核观察 #1112 1/7 的英伟源码英伟源码 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
4.一个全新的用于英伟达显卡的开源 Vulkan 驱动已经准备好测试了！ | Linux 中国
5.英伟达官宣全面开源GPU内核驱动，达g达两年迭代至最强版本！驱动驱动下一代Blackwell全用开源
6.英伟达显卡虚拟化vGPU实践指南
NVIDIA驱动安装 - 从问题到解决(Linux/Ubuntu)
驱动程序是英伟源码英伟源码硬件厂商为操作系统编写的配置文件，是达g达硬件正常工作不可或缺的一部分。在Linux/Ubuntu系统中，驱动驱动aspx靶机源码没有NVIDIA驱动，英伟源码英伟源码我们将无法使用英伟达的达g达GPU进行深度学习等计算任务。
以下是驱动驱动一个NVIDIA驱动安装的详细过程，我们从一台刚重装好的英伟源码英伟源码电脑开始。
首先，达g达下载适合你电脑的驱动驱动NVIDIA驱动。以小米游戏本GTX 为例，英伟源码英伟源码驱动下载完成后，达g达打开终端，驱动驱动执行以下代码：
安装过程中可能会出现报错信息，我们逐一解决。
第一个错误：Nouveau驱动。这是一个开源3D驱动，虽然与NVIDIA官方驱动相比有一定差距，但能让Linux系统更好地应对NVIDIA显卡环境。为了安装NVIDIA驱动，我们需要禁用Nouveau驱动。在命令模式下，输入特定语句并保存退出，重启电脑后再次安装。
第二个错误：gcc。gcc是Unix的c语言编译器，也是GNU编译器套装的缩写。在Linux下，字典源码剖析cc实际上是gcc的快捷方式。我们需要安装gcc套件，并查看版本，然后再次安装。
第三个错误：make。make是一个根据指定规则进行构建的工具，我们同样需要安装它并查看版本，然后再次安装。
第四个警告：gcc版本不匹配。英伟达驱动使用的gcc版本与机器上的版本不同。如果遇到这个问题，可以参考相关文章手动安装gcc版本，或者直接忽略。
第五个选择：NVIDIA位兼容库。可能会报错没有位兼容库，建议安装位兼容库，选择yes。
第六个选择：libglvnd。这是一个与供应商无关的调度层，用于仲裁多个供应商之间的OpenGL API调用。选择Install and overwrite。
第七个选择：X server。X server是一个查看GPU状态的软件，建议安装，选择yes。
第八个错误：请退出X server。安装完成后，使用特定命令查看GPU状态。
恭喜你完成NVIDIA驱动的灰度图源码安装！如果需要安装CUDA，可以参考相关文章。
Ubuntu.系统下最新版GPU环境配置详细教程
在Ubuntu .系统下配置深度学习GPU环境，主要是涉及显卡驱动安装、Cuda版本安装与cuDNN的安装。以下详细步骤帮助实现高效且简洁的GPU环境配置。
首先，要确保安装最新的图形驱动。使用PPA源的方式添加Graphic Drivers源，执行命令更新系统。
系统自动查找并推荐驱动版本，通常推荐使用最高版本的nvidia-driver，如nvidia-driver-。利用命令行安装选定的驱动版本，确保驱动安装成功。
驱动安装完成后，重启计算机使驱动生效。重启后，通过命令检查驱动是否安装成功，应显示显卡型号及显存利用情况。
接着，安装Cuda .0版本。访问英伟达驱动安装指引网站，选择相应的Linux、x_、Ubuntu、.系统版本进行安装。下载对应版本的Cuda安装文件，并按照网站指示进行安装。jar调试源码
安装Cuda完成后，需要重启电脑。重启后，通过命令验证Cuda是否成功安装，应显示GPU相关信息。
最后，安装cuDNN。同样通过英伟达开发者网站下载cuDNN，注册并登录账号后，选择与Cuda版本匹配的cuDNN版本下载。将下载的文件放入指定文件夹并打开终端，执行相应的安装命令，完成cuDNN安装。
测试cuDNN安装是否成功，通过命令验证。若显示“Test passed !”，表示安装成功。
至此，深度学习GPU环境配置完成。现在可以愉快地进行深度学习框架，如TensorFlow的安装与应用。
配置完成意味着准备好进行深度学习的学习和研究。请务必指出文中可能存在的错误，以便不断优化和提高配置的严谨性。同时，如果有更好的实现方法或优化建议，欢迎您分享。
硬核观察 # 1/7 的 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码
Linux 内核代码的硬核观察揭示了一个显著的事实：AMD GPU 驱动代码占据了内核源代码的1/7以上，具体超过了万行。建站安装源码这其中包括AMD为每代新GPU提供的大量自动生成的头文件，它们就像详尽的文档，反映出AMD对驱动开发的投入。相比之下，英伟达开源的Nouveau驱动代码只有约万行，显示出AMD在内核贡献上的巨大影响力。
尽管AMD在代码贡献上积极主动，但老王对此提出疑问：在内核中不断增加代码是否真的有益？尤其考虑到ReiserFS的命运。曾经流行的ReiserFS日志文件系统因开发者的个人问题而停滞，最终在Linux 5.及后续版本中被标记为废弃。其后，随着主要开发者入狱，ReiserFS项目逐渐消亡，反映出开发者社区对项目污点的敏感和项目延续性的依赖。
另一个例子是Visual Studio for Mac，微软的Mac版开发工具，从开源到闭源，最终被计划在年废弃。VS Mac曾作为.NET IDE，但与Windows版本的差距明显。微软在发现VS Code更受欢迎后，逐渐淘汰边缘项目，而MonoDevelop的开源替代品DotDevelop仍在持续发展中。
一个全新的用于英伟达显卡的开源 Vulkan 驱动已经准备好测试了！ | Linux 中国
全新的开源驱动NVK针对英伟达显卡已经进入测试阶段！
这款驱动的开发旨在挑战现状，尤其是针对NVIDIA开源的GPU内核模块，它为开发者提供了扩展功能的可能性，让Vulkan支持更加广泛。
NVK与现有的nouveau驱动有着显著区别，它是从零开始构建的，目标聚焦于Turing系列及更高版本GPU。尽管nouveau作为历史悠久的驱动，但由于缺乏公司支持和持续发展的问题，其对旧型号GPU的支持有限。NVK则有望通过新内核接口解决这些问题，但目前主要针对新近的GPU型号。
尽管NVK尚处于早期阶段，不建议广泛用户尝试，但你可以通过从freedesktop.org的nouveau/mesa项目拉取并构建nvk/main分支来体验。同时，贡献者可以参与开发，共同推动NVK的进步。
NVK的未来潜力巨大，特别是对于性能有限的旧有驱动，它可能成为Linux平台上的新一代主流NVIDIA图形驱动。我们期待它能否超越nouveau，实现更全面的功能支持。对此，你的看法如何？
更多详情请参考官方公告，且请关注Linux中国带来的精彩报道。
英伟达官宣全面开源GPU内核驱动，两年迭代至最强版本！下一代Blackwell全用开源
英伟达宣布了一项重大决定，全面转向开源GPU内核模块，标志着其在两年承诺后的实际行动。这一举措不仅提升了Linux社区的力量，也预示着GPU技术的进一步开放和创新。
早在年，英伟达就迈出了一步，开源了Linux GPU内核驱动模块，最初针对数据中心和部分工作stations。尽管初始版本仅针对特定GPU，但英伟达承诺会逐渐扩展支持并最终取代闭源驱动。如今，随着R驱动程序的发布，英伟达兑现了这一承诺，全面转向开源内核，引入了异构内存管理、机密计算、Grace平台一致性内存架构等新功能。
然而，尽管英伟达的内核模块已开源，用户空间驱动程序组件仍保持闭源。这引发了网友的讨论，有人将这种「部分开放」比喻为「半开放厨房」。尽管如此，支持开源内核对于用户来说是一个进步，特别是对于新平台和旗舰产品，如Grace Hopper和Blackwell。
然而，不是所有GPU都能兼容开源内核，旧版架构如Maxwell、Pascal和Volta仍需依赖专有驱动。开发者对此充满期待，因为开源驱动让改进和扩展功能变得可能，如NVIDIA的NVK项目，它有望成为主流显卡驱动。
尽管如此，英伟达的开源之路并非没有挑战。业界推测，英伟达可能出于版权保护和维护考虑，将专有代码保持在固件中，而内核驱动则开源。一些人认为这是迫于外部压力的举措，而另一些人则认为这是英伟达适应市场变化，尤其是Linux市场增长趋势的战略步骤。
尽管存在争议，英伟达的开源举动无疑加速了GPU技术的开源化进程，预示着未来在Linux领域的更多可能性和创新。随着技术的不断发展，我们拭目以待英伟达在开源领域的进一步布局。
英伟达显卡虚拟化vGPU实践指南
在探讨英伟达显卡虚拟化vGPU实践的过程中，首先要明确选择GPU的重要性。英伟达的虚拟GPU产品包括GRID虚拟PC（GRID vPC）、GRID虚拟应用程序（GRID vApp）以及Quadro虚拟数据中心工作站（Quadro vDWS）。选择GPU时，可参考英伟达的官方网站，以获取详细的产品列表及对比信息。具体而言，选择适合的GPU型号需结合实际需求和物理机的配置。
安装GPU驱动时，可直接运行NVIDIA提供的特定于虚拟化环境的驱动文件，如NVIDIA-Linux-x_-.-vgpu-kvm.run。此驱动确保物理GPU能够支持vGPU功能。
物理GPU与虚拟机之间的交互涉及一系列步骤：首先，通过命令`lspci -d de:`查找GPU信息。如果GPU已被绑定至vfio-pci内核模块，为了启用vGPU功能，需先解除vfio-pci绑定并将其绑定至nvidia内核模块。
在确认GPU信息后，可以查询其BDF（总线设备功能）标识，通过`lspci | grep NVID`命令实现。接下来，根据GPU型号查找支持的vGPU类型，此信息通常在相应的产品文档中，如xxxx-grid-vgpu-user-guide.pdf。
创建vGPU需要使用`uuidgen`生成唯一的UUID，并将其写入对应的系统目录中。验证创建是否成功，可通过查看目录`/sys/bus/mdev/devices`的新增条目。
在qemu虚拟机中使用vGPU时，需配置参数`-device vfio-pci,sysfsdev=/sys/bus/mdev/devices/BUILDING-UUID-HERE -uuid YOUR-UUID`。虚拟机内部的驱动安装一般与物理GPU型号相匹配，例如，对于Windows系统，可能会使用类似xxxx_grid_win_server_server_bit_international.exe的安装程序。
在使用vGPU后，确保虚拟机与授权服务器的网络连接，以便在每次启动时连接授权服务器进行验证。若需删除vGPU，可在系统目录中通过`echo 1 > REMOVE_UUID_HERE/remove`指令执行。
最后，对于使用vGPU的用户，欢迎在评论区分享经验，共同探讨实践中的各种问题与解决方案。希望上述指南能帮助您在实践中顺利进行英伟达vGPU的配置与使用。
关闭英伟达GPU新驱动的默认共享内存功能，以提升模型运行速度
近期，一些用户在更新了英伟达GPU驱动后，发现模型加载和训练速度变慢，任务管理器显示GPU专用内存占用过多，共享内存并非为零。这可能与新驱动的默认功能有关，即驱动程序.引入了允许系统内存替代GPU显存的策略，以增强在内存不足时的运行稳定性，但牺牲了部分运行速度。
特别是深度学习开发者会频繁遇到这个问题，因为它影响了应用的运行效率。为解决这一问题，NVIDIA官方提供了关闭共享内存的建议，这可以提升性能，但如内存超出限制，可能引发应用崩溃。更具体的指导，用户可参考NVIDIA Support页面的说明。
对于内存有限的用户，寻找合适的解决方案至关重要。可以参考“心火试新茶：小显存训练和加载大模型的通用优化方法”一文，以找到更全面的应对策略。
