ubuntu安装gpu，虚拟机ubuntu能用gpu吗

Ubuntu安装docker并使用GPU

在 Ubuntu 20.04上安装 Docker：

启用 Docker软件源，导入 GPG key，并安装 Docker软件包。

更新软件包索引和安装依赖，启用 Docker软件源。

安装 Docker最新版本或指定版本。

安装完成后，Docker服务自动启动。验证安装。

当新版本发布，更新 Docker。

防止自动更新，锁定版本。

卸载 Docker

在卸载前，移除容器、镜像、卷和网络。

停止所有容器，移除 Docker对象。

使用 `apt`卸载 Docker。

为 Docker设置代理

配置代理支持。

配置 Docker支持 GPU

添加工具包包存储库，安装 nvidia-docker2。

重启 Docker。

测试 GPU使用情况。

nvidia-smi命令执行后显示正常画面表示 GPU正常工作。

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。

ubuntu16+NVIDIA驱动+CUDA+cuDNN配置安装

在Ubuntu16系统中，配置安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN，以及解决安装过程中可能遇到的问题，是一个需要细致操作的流程。以下内容将分步骤指导，确保安装过程顺利进行。

首先，解决Python pip下载速度慢的问题。可以使用链接下载工具axel，通过命令行直接通过连接下载文件，提高下载速度。

接着，安装TeamViewer以实现Ubuntu服务器与桌面的连接。通过命令行下载TeamViewer，保存并退出。重启后，即可尝试连接。

SSH连接时遇到被拒绝的情况，这通常需要检查SSH服务的配置文件，并确保权限设置正确。若问题依旧，可以尝试重启SSH服务或调整安全策略。

硬盘挂载问题可以通过Ubuntu应用商店安装磁盘管理工具GParted。使用GParted进行分区操作，按照推荐的硬盘分区方案进行挂载，以确保数据安全。

安装NVIDIA驱动时，推荐通过软件更新来安装，以避免直接使用.run文件安装可能导致的问题。若安装失败，可以尝试卸载原有驱动，禁用nouveau驱动，然后通过文本编辑器在系统配置文件中添加相关禁用命令，确保驱动安装成功。

安装CUDA和cuDNN时，确保CUDA版本与PyTorch兼容，并下载对应的CUDA Toolkit和cuDNN版本。安装过程中，选择合适的配置选项，避免重复安装驱动。安装完毕后，配置环境变量，并通过测试验证安装是否成功。

安装Anaconda，选择适合自己系统的版本进行下载和安装。安装后，配置pytorch版本为1.1.0，CUDA版本为10.0，并创建虚拟环境以进行特定项目的开发。

在安装过程中，可能会遇到各种问题，如GPU信息驱动选择不当、gcc和g++版本不匹配等。在遇到问题时，可以参考官方文档进行操作或搜索解决方案。例如，解决sudo下nvcc找不到问题，可能需要调整环境变量；安装cuDNN时，确保版本与CUDA兼容。

安装Anaconda后，可使用其进行虚拟环境的创建和管理，确保项目环境的隔离和统一。在安装Anaconda的同时，需要注意版本的兼容性，以避免后续开发中的问题。

通过上述步骤，可以较为系统地解决Ubuntu16中NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN的配置和安装问题。在实际操作中，可能还会遇到一些特定的环境问题，需要根据实际情况调整策略。重要的是，确保在每一步操作后进行验证，以确保安装的稳定性和兼容性。