ubuntu gpu？ubuntu压测GPU命令

ubuntu GPU 压力测试

为了评估新组装的电脑性能，我选择在Ubuntu系统下进行GPU压力测试。CPU为i5-8500，GPU则为Tesla P4，为了验证散热效果，我需要一个合适的GPU压力测试工具。

在安装好GPU驱动和CUDA后，我尝试了gpu-burn工具。编译成功后，即可执行压力测试。长时间的压力测试设定为43200秒。测试过程中，我仔细观察了各个阶段的数据，从左至右，这些数据反映了GPU在不同时间点的性能表现。

使用gpu-burn命令进行测试的详细指导如下：如果希望避免在本地进行安装，可以考虑使用Docker容器进行部署，完成测试后务必删除容器以保持系统整洁。

Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置详细教程

在Ubuntu 18.04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-440。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 10.0版本。访问英伟达驱动安装指引网站，选择相应的Linux、x86_64、Ubuntu、18.04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。

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。

ubuntu系统怎么查看gpu

ubuntu怎么查看显卡型号：在命令行中输入：lspci即可看到当前显卡型号。 Ubuntu 14.04安装 Nvidia私有驱动并进行双显卡切换 sudo apt-get install nvidia-331 nvidia-settings nvidia-prime运行 nvidia-settings可以在 Nvidia和 Intel显卡间进行切换以及查看N卡的温度和运行信息. Intel核心显卡驱动i915.ko已经集成在内核,不需要额外安装:/lib/modules/`uname-r`/kernel/drivers/gpu/drm/i915/i915.ko要使用新的Intel驱动,升级内核即可,Ubuntu可以安装官方构建的最新内核Deb包,很方便。

具体如下：

电脑常见问题解决

1、无法自动识别硬盘控制器

使用非正版的个别操作系统光盘，在安装系统时，容易出现此错误。原因是非正版光盘自动加载的硬盘控制器驱动不符合电脑自身需要的驱动。这种情况就建议换正版光盘安装操作系统。

2、手动更新错误的驱动程序

windows操作系统正常使用，但手动更新驱动程序把硬盘控制器的驱动程序更新错误，导致此故障。解决方法是进入windows系统高级菜单，选择最后一次的正常配置，即可正常进入系统。

3、bios设置变化后所导致

windows操作系统正常，但是由于某些原因，用户修改了bios设置，导致0x0000007b故障。