ubuntu14.04 nvidia？Ubuntu安装软件中心

2025-1-10

大家好，如果您还对ubuntu14.04 nvidia不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享ubuntu14.04 nvidia的知识，包括Ubuntu安装软件中心的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

Ubuntu 14.04双显卡设备出现未知显示器解决方法

原文点这里

安装完Ubuntu 14.04之后，本人迅速调会了Ubuntu 12.04的使用习惯，包括在启动器中显示工作区等。装完系统后，本人发现鼠标一闪一闪时有时无，而且经常会往右边屏幕上跑。设置完工作区后本人还发现了一个更严重的问题，点击工作区时出现了一个非常不科学的情况，我的屏幕居然有大片内容没有显示出来，并且屏幕的实际分辨率居然高达2390像素。

于是打开系统设置->显示设置，本人发现了多出来了一个“未知显示器”（Unknown Display），这一屏显示在正确的屏幕右边，大小设置是1024×768，正好与启动器中显示的多余部分相同。

Google了一下之后本人找到了一个标题为《Non-existent display detected in both intel driver and nvidia driver(Optimus Laptop)》的Bug，已经被Ubuntu官方确认。官方对这个错误的解释是双显卡驱动的情况下（比如本人的笔记本是就是集显和N卡热切换）Ubuntu会同时读出两个显示器，显示的效果即为一个内置显示器和一个未知显示器。Bug确认之后修复就很简单了，对于双显卡的电脑只需要安装Bumblebee之后重启就可以解决问题了：

sudo apt-get install bumblebee-nvidia

当然一个非常快捷简单的方法就是利用Unity提供的设置功能关闭这个多出来的“未知显示器”了。访问系统设置->显示，在屏幕选择框里点击未知显示器，将下方新出现的“未知显示器”文字右侧的开启按钮调整为关闭，点击应用即完成设置了。

当然双显卡电脑的话肯定会安装Bumblebee，安装之后“未知显示器”就会自动消失。相信Ubuntu会尽快修复这个Bug。

Ubuntu 安装了cuda failed to start nvidia persistence

Ubuntu安装cuda建议在14或16版本下。

戴尔电脑对Ubuntu的支持不佳，安装失败可能性大。建议在Ubuntu14.04或者16.04下安装cuda。

Cuda的安装难点在于驱动，安装好驱动之后再安装cuda就很顺利。所以建议安装的时候采用先装驱动的办法。如果选择不装驱动，首先要把nvidia的驱动全部删除，再在cuda的安装界面下进行安装。

ubuntu14.04怎么测试cuda是否安装成功

首先，我装的系统是Ubuntu 14.04.1。

1.预检查

按照参考链接1中所示，检查系统。

执行命令：

:~$ lspci| grep-i nvidia

03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK110GL [Tesla K20c](rev a1)

04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106GL [Quadro K4000](rev a1)

04:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GK106 HDMI Audio Controller(rev a1)

发现有K20和K4000两块GPU，还有一块Audio的应该是声卡。

然后，执行命令检查系统版本：

~$ uname-m&& cat/etc/*release

x86_64

DISTRIB_ID=Ubuntu

DISTRIB_RELEASE=14.04

DISTRIB_CODENAME=trusty

DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 14.04.1 LTS"

NAME="Ubuntu"

VERSION="14.04.1 LTS, Trusty Tahr"

ID=ubuntu

ID_LIKE=debian

PRETTY_NAME="Ubuntu 14.04.1 LTS"

VERSION_ID="14.04"

HOME_URL=""

SUPPORT_URL=""

BUG_REPORT_URL=""

可以看到，机器是ubuntu14.04的版本。

然后，使用gcc--version检查gcc版本是否符合链接1中的要求：

~$ gcc--version

gcc(Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1) 4.8.2

This is free software; see the source for copying conditions. There is NO

warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

检查完毕，就去nvidia的官网（参考链接3）上下载驱动，为下载的是ubuntu14.04的deb包。

2.安装

Deb包安装较为简单，但是安装过程中提示不稳定，不过用着也没啥出错的地方。

先按照参考链接2安装必要的库。

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

还是按照官网上的流程来。

$ sudo dpkg-i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install cuda

可能需要下载较长时间，但是没关系，放在那等着就是。

没啥问题就算安装好了。

安装过程中提示：

*** Please reboot your computer and verify that the nvidia graphics driver is loaded.***

*** If the driver fails to load, please use the NVIDIA graphics driver.run installer***

*** to get into a stable state.

我没管，提示使用.run安装比较稳定，但我现在用着没问题。

3.配置环境

我的系统是64位的，因此配置环境时在.bashrc中加入

$ export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH

$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

配置完环境后，执行命令

~$ source.bashrc

使其立刻生效。

4.安装sample

配置好环境后，可以执行如下命令：

$ cuda-install-samples-6.5.sh<dir>

这样，就将cuda的sample拷贝到dir文件夹下了。该命令只是一个拷贝操作。

然后进入该文件夹，执行make命令进行编译，编译时间较长，需要等待。

5.验证安装是否成功

5.1.驱动验证

首先，验证nvidia的驱动是否安装成功。

~$ cat/proc/driver/nvidia/version

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 340.29 Thu Jul 31 20:23:19 PDT 2014

GCC version: gcc version 4.8.2(Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1)

5.2. Toolkit验证

验证cuda toolkit是否成功。

~$ nvcc-V

nvcc: NVIDIA(R) Cuda compiler driver

Built on Thu_Jul_17_21:41:27_CDT_2014

Cuda compilation tools, release 6.5, V6.5.12

5.3.设备识别

使用cuda sample已经编译好的deviceQuery来验证。deviceQuery在<cuda_sample_install_path>/bin/x_86_64/linux/release目录下。我的结果如下，检测出了两块GPU来。

~/install/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/bin/x86_64/linux/release$./deviceQuery

./deviceQuery Starting...

CUDA Device Query(Runtime API) version(CUDART static linking)

Detected 2 CUDA Capable device(s)

Device 0:"Tesla K20c"

CUDA Driver Version/ Runtime Version 6.5/ 6.5

CUDA Capability Major/Minor version number: 3.5

Total amount of global memory: 4800 MBytes(5032706048 bytes)

(13) Multiprocessors,(192) CUDA Cores/MP: 2496 CUDA Cores

GPU Clock rate: 706 MHz(0.71 GHz)

Memory Clock rate: 2600 Mhz

Memory Bus Width: 320-bit

L2 Cache Size: 1310720 bytes

Maximum Texture Dimension Size(x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)

Maximum Layered 1D Texture Size,(num) layers 1D=(16384), 2048 layers

Maximum Layered 2D Texture Size,(num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers

Total amount of constant memory: 65536 bytes

Total amount of shared memory per block: 49152 bytes

Total number of registers available per block: 65536

Warp size: 32

Maximum number of threads per multiprocessor: 2048

Maximum number of threads per block: 1024

Max dimension size of a thread block(x,y,z):(1024, 1024, 64)

Max dimension size of a grid size(x,y,z):(2147483647, 65535, 65535)

Maximum memory pitch: 2147483647 bytes

Texture alignment: 512 bytes

Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s)

Run time limit on kernels: No

Integrated GPU sharing Host Memory: No

Support host page-locked memory mapping: Yes

Alignment requirement for Surfaces: Yes

Device has ECC support: Enabled

Device supports Unified Addressing(UVA): Yes

Device PCI Bus ID/ PCI location ID: 3/ 0

Compute Mode:

< Default(multiple host threads can use::cudaSetDevice() with device simultaneously)>

Device 1:"Quadro K4000"

CUDA Driver Version/ Runtime Version 6.5/ 6.5

CUDA Capability Major/Minor version number: 3.0

Total amount of global memory: 3071 MBytes(3220504576 bytes)

( 4) Multiprocessors,(192) CUDA Cores/MP: 768 CUDA Cores

GPU Clock rate: 811 MHz(0.81 GHz)

Memory Clock rate: 2808 Mhz

Memory Bus Width: 192-bit

L2 Cache Size: 393216 bytes

Maximum Texture Dimension Size(x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)

Maximum Layered 1D Texture Size,(num) layers 1D=(16384), 2048 layers

Maximum Layered 2D Texture Size,(num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers

Total amount of constant memory: 65536 bytes

Total amount of shared memory per block: 49152 bytes

Total number of registers available per block: 65536

Warp size: 32

Maximum number of threads per multiprocessor: 2048

Maximum number of threads per block: 1024

Max dimension size of a thread block(x,y,z):(1024, 1024, 64)

Max dimension size of a grid size(x,y,z):(2147483647, 65535, 65535)

Maximum memory pitch: 2147483647 bytes

Texture alignment: 512 bytes

Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)

Run time limit on kernels: Yes

Integrated GPU sharing Host Memory: No

Support host page-locked memory mapping: Yes

Alignment requirement for Surfaces: Yes

Device has ECC support: Disabled

Device supports Unified Addressing(UVA): Yes

Device PCI Bus ID/ PCI location ID: 4/ 0

Compute Mode:

< Default(multiple host threads can use::cudaSetDevice() with device simultaneously)>

> Peer access from Tesla K20c(GPU0)-> Quadro K4000(GPU1): No

> Peer access from Quadro K4000(GPU1)-> Tesla K20c(GPU0): No

deviceQuery, CUDA Driver= CUDART, CUDA Driver Version= 6.5, CUDA Runtime Version= 6.5, NumDevs= 2, Device0= Tesla K20c, Device1= Quadro K4000

Result= PASS

这样，cuda就安装成功了。

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作者：云服务器测评

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THE END

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