1. 引言
在Ubuntu Linux系统中，显卡配置是一个常见的难题。不同的显卡型号和驱动版本可能会引发各种兼容性问题。本文将详细阐述如何在Ubuntu Linux中配置显卡，包括检查系统兼容性、安装显卡驱动以及解决常见的兼容性问题。
2. 系统需求与准备工作
2.1 检查系统兼容性
在安装CUDA之前，确保以下事项：
- 你使用的Ubuntu版本支持CUDA。可以查看获取兼容的操作系统列表。
- NVIDIA显卡支持CUDA（一般来说，较新的NVIDIA显卡都支持）。
2.2 安装前的准备
建议你先删除任何旧版本的驱动程序或CUDA软件包，以避免冲突：
sudo apt-get --purge remove "nvidia*"
3. 安装NVIDIA驱动
3.1 更新系统软件包
sudo apt update
sudo apt upgrade
3.2 启用Ubuntu的驱动程序仓库
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
3.3 检查可用的NVIDIA驱动
ubuntu-drivers devices
3.4 安装推荐的NVIDIA驱动程序
sudo apt install nvidia-driver-xxx
其中xxx是版本号，根据实际情况选择合适的版本。
4. 安装CUDA工具包
4.1 官网下载CUDA版本
# 访问NVIDIA CUDA官网，下载适合的CUDA版本
4.2 安装CUDA
sudo bash ./cuda-xxx.run
其中xxx是CUDA的版本号。
5. 配置环境变量
5.1 添加CUDA到PATH环境变量
echo "export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
5.2 添加CUDA目录到编译器搜索路径
echo "/usr/local/cuda" >> /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
sudo ldconfig
6. 验证CUDA安装
nvcc --version
如果CUDA已正确安装，将会显示CUDA编译器的版本信息。
7. 安装cuDNN（可选）
cuDNN是NVIDIA为深度学习提供的库，如果你的应用需要cuDNN，可以按照以下步骤安装：
7.1 下载cuDNN
# 访问NVIDIA cuDNN官网，下载适合的cuDNN版本
7.2 解压下载的文件
tar -xzvf cudnn-x_x_x_linux-x86_64-vx.x.x.x-v7.6.3.16.tgz
7.3 将cuDNN添加到环境变量
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
echo "export CUDA_HOME=/usr/local/cuda" >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
8. 解决兼容性问题
8.1 禁用nouveau
sudo apt-get install prime-indicator
sudo add-apt-repository ppa:nilarimogard/webupd8
sudo apt-get update
sudo apt-get install prime-indicator
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在文件中添加以下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存并关闭文件，然后更新initramfs：
sudo update-initramfs -u
重启系统，然后按住Ctrl+Alt+F1切换到命令行界面，执行以下命令关闭X-server：
sudo service lightdm stop
安装驱动：
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.34.run
测试是否安装成功：
nvidia-smi
如果看到显卡信息，则表示驱动安装成功。
9. 总结
本文详细介绍了如何在Ubuntu Linux中配置显卡，包括检查系统兼容性、安装显卡驱动以及解决常见的兼容性问题。通过本文的步骤，用户可以轻松地解决显卡兼容与驱动难题。