信创台式机麒麟系统安装英伟达显卡

### 安装麒麟系统下英伟达显卡驱动及相关支持 在信创平台上安装英伟达显卡驱动并配置相关支持是一项较为复杂的任务，尤其是在基于国产操作系统的环境中。以下是关于如何在麒麟操作系统上完成这一目标的具体说明。 #### 1. 准备工作 确保硬件环境满足要求，包括但不限于以下内容： - CPU：Intel 或其他兼容架构处理器。 - 显卡：已确认型号的英伟达显卡（如 GeForce GTX 系列或其他支持 CUDA 的 GPU）[^1]。 - 操作系统版本：建议使用最新稳定版的麒麟 V10 或更高版本。 此外，还需要准备以下软件包及其依赖项： - NVIDIA 驱动程序（推荐官方发布的适配版本）。 - CUDA 工具包（例如 CUDA 10.0 或更新版本）以及 cuDNN 库（如 cuDNN v7.6.5）[^1]。 --- #### 2. 卸载旧版驱动 如果之前尝试过安装但失败，则可能残留部分文件影响新版本正常加载。执行如下命令清理现有驱动： ```bash sudo apt-get --purge remove "*nvidia*" sudo rmmod nvidia ``` 随后重启计算机以释放任何挂起模块。 --- #### 3. 添加第三方源 由于麒麟默认仓库未必提供最新的图形栈组件，可通过添加额外 PPA 来获取更广泛的选项： ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update ``` 注意此步骤仅适用于允许外部连接的情况；对于完全隔离网络下的部署方案则需另行考虑离线介质导入方式[^2]。 --- #### 4. 下载与验证驱动 访问[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)，依据具体设备规格挑选对应二进制压缩包下载链接。完成后校验SHA哈希值保证数据一致性： ```bash sha256sum ./NVIDIA-Linux-x86_64*.run ``` 对比结果应匹配官网公布数值以防篡改风险。 --- #### 5. 执行静默模式安装流程 为了避免X server干扰导致中途退出现象发生，在终端界面切换至TTY子会话后停用显示服务再继续操作： ```bash sudo service lightdm stop chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64*.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64*.run --silent --no-opengl-files ``` 这里`--silent`参数启用无人值守自动化过程而无需人工干预；同时省略OpenGL关联项目可以减少不必要的冲突可能性。 --- #### 6. 测试驱动状态 重新激活GUI框架之后利用专门工具查询当前运行状况是否良好： ```bash nvidia-smi ``` 假如返回清晰罗列的各项指标而非错误提示即表明基础层面已经搭建完毕。 --- #### 7. 安装CUDA开发套件 按照先前规划好的组合选取相匹配发行档位实施本地化定制编译作业： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-10-0 ``` 记得调整路径指向实际存储位置，并参照官方文档逐步完善后续环节设置[^1]。 --- #### 8. 整合cuDNN库文件夹结构 解压预先取得的目标归档并将内部成员复制到指定目录下覆盖原有定义： ```bash tar xvzf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 最后别忘了刷新动态链接器缓存以便即时生效更改效果。 --- #### 9. 样例测试验证成果 编写简单代码片段用来评估整个链条连贯性表现如何： ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_built_with_cuda()) print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 当输出均为肯定答复时代表整体集成顺利完成使命！ ---