本人实测，Ubuntu24.04按照我的步骤去做更丝滑。 windows11+Ubuntu 22.04双系统共存，安装Ubuntu 22.04，然后安装Nvidia 驱动、cuda、cuDNN、anaconda、虚拟环境、VS Code 和 Pycharm 专业版。 注：新手请参考我附加的链接进行操作。有一定经验的同学可以看本文快速安装。 根据提供的信息，我们可以总结出以下知识点： ### 一、安装 Ubuntu 22.04 #### 步骤详解： 1. **下载 Ubuntu ISO 文件** 访问 Ubuntu 官方下载页面（），下载 Ubuntu 22.04 的 ISO 文件。 2. **创建启动盘** 使用 Rufus 工具（）将下载好的 ISO 文件烧录到 U 盘上。确保选择正确的选项以确保 U 盘兼容性和可启动性。 3. **设置 BIOS 启动顺序** 重启计算机并进入 BIOS 设置（通常通过按 F2 或 F12 键），设置 U 盘为第一启动项。 4. **安装 Ubuntu** 跟随屏幕提示完成 Ubuntu 的安装。注意，在安装过程中不要选择安装第三方图形驱动，这会导致后续安装 Nvidia 驱动出现问题。 ### 二、安装 Nvidia 驱动 #### 步骤详解： 1. **连接网络** 确保 Ubuntu 22.04 已连接到互联网。 2. **选择 Nvidia 驱动** 打开“软件与更新”，选择合适的 Nvidia 驱动进行安装。注意，应根据自己的显卡型号选择合适的驱动版本。 3. **应用更改并重启** 安装驱动后，系统可能会提示重启以完成安装。 4. **验证驱动安装** 使用 `nvidia-smi` 命令在终端中检查 Nvidia 驱动是否正确安装。如果看到 GPU 信息，则表示安装成功。 ### 三、安装 CUDA #### 步骤详解： 1. **下载 CUDA** 访问 NVIDIA 开发者网站（），选择与当前 Nvidia 驱动版本匹配的 CUDA 版本进行下载。 2. **安装 CUDA** 使用终端执行安装命令，例如 `sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run`。确保使用正确的 CUDA 版本文件名。 3. **配置环境变量** 编辑 `.bashrc` 文件，添加 CUDA 的路径至 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量中，保存更改并使环境变量生效。 4. **验证安装** 在终端中执行 `nvcc -V` 命令，如果显示出 CUDA 的版本信息，则表示安装成功。 ### 四、安装 cuDNN #### 步骤详解： 1. **下载 cuDNN** 访问 NVIDIA 的 cuDNN 下载页面（），下载适用于当前 CUDA 版本的 cuDNN 安装包。 2. **安装 cuDNN** 使用 `dpkg` 命令安装下载好的 cuDNN 包，并复制密钥文件到 `/usr/share/keyrings/` 目录下。 3. **验证安装** 使用 `cd` 命令进入 `/usr/local/cuda-12.2/extras/demo_suite/` 目录，执行 `./bandwidthTest` 和 `./deviceQuery` 命令来验证 cuDNN 是否安装成功。 以上步骤提供了从零开始安装 Ubuntu 22.04、Nvidia 驱动、CUDA 和 cuDNN 的详细指南。每一步都至关重要，特别是环境变量的配置和软件版本的匹配。对于新手来说，建议按照提供的链接进行逐步操作，而有一定经验的用户则可以根据上述步骤快速完成安装。

本工具用来转换显卡的显示模式，支持NVIDIA RTX A5000, NVIDIA RTX 5000 Ada Generation, NVIDIA RTX A5500, NVIDIA RTX 5880 Ada Generation, NVIDIA RTX A6000, and NVIDIA RTX 6000 Ada，NVIDIA A40, NVIDIA L20, NVIDIA L40, and NVIDIA L40S等型号 NVIDIA专业计算卡显示模式转换工具是一款软件插件，其设计宗旨在于实现对NVIDIA系列专业显卡显示模式的便捷调整和切换。该工具支持包括NVIDIA RTX A5000、NVIDIA RTX 5000 Ada Generation、NVIDIA RTX A5500、NVIDIA RTX 5880 Ada Generation、NVIDIA RTX A6000、NVIDIA RTX 6000 Ada、NVIDIA A40、NVIDIA L20、NVIDIA L40以及NVIDIA L40S在内的多种型号的显卡。这些显卡多用于高端工作站和服务器，以满足科研、图形设计、视频编辑、人工智能等高负载计算任务的需求。 显示模式转换工具为用户提供了强大的灵活性，在面对不同的应用需求时能够迅速地进行配置，以优化显示输出。它能够支持多种操作系统环境，例如常见的Windows和Linux系统，确保了广泛的兼容性和适用性。用户可以根据自身的工作流程和需求，通过该工具选择最适合的显示模式，比如单屏显示、多屏扩展显示或复制显示等，从而提高工作效率和体验。 该工具还附带有用户使用手册和许可证文档，分别提供了详细的使用说明和法律条款。用户可以参考用户使用手册来了解如何正确安装和使用显示模式转换工具，以确保其功能的充分和正确发挥。许可证文档则详细说明了用户在使用该工具时应遵守的许可协议，确保用户合法合规地使用软件。 在实际应用中，专业用户可能会遇到需要将单一应用扩展至多个显示器或相反将多显示器内容集中显示在单一显示器上的情况。这种情况下，显示模式转换工具的作用就显得尤为重要。它可以帮助用户在复杂的多显示器设置中快速切换，而不必进行繁琐的硬件设置更改，节省了宝贵的时间并降低了操作难度。 NVIDIA专业计算卡显示模式转换工具为专业用户提供了在多显示器环境中更加高效和流畅的工作体验，增强了多显示器管理的灵活性和便捷性，使得用户能够更加专注于他们的核心任务，而不是被技术细节所困扰。

nvidia英伟达-认证加速计算基础 —— CUDA C/C++代码

YOLOv11 C++ TensorRT 项目是一个用C++实现并使用NVIDIA TensorRT进行优化的高性能对象检测解决方案。该项目利用 YOLOv11 模型提供快速准确的对象检测，并利用 TensorRT 最大限度地提高推理效率和性能。 主要特点： 模型转换：将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎文件以加速推理。 视频推理：有效地对视频文件进行对象检测。 图像推理：对单个图像执行对象检测。 高效率：针对使用 NVIDIA GPU 的实时物体检测进行了优化。 使用 CUDA 进行预处理：支持 CUDA 的预处理，可实现更快的输入处理。 先决条件 CMake（版本 3.18 或更高版本） TensorRT（V8.6.1.6：用于使用 YOLOv11 进行优化推理。） CUDA 工具包（V11.7：用于 GPU 加速） OpenCV（V4.10.0：用于图像和视频处理） NVIDIA GPU（计算能力 7.5 或更高）

NVIDIA UFM（Unified Fabric Manager）企业版用户手册（版本6.15.1）涵盖了用于管理InfiniBand规模计算环境的UFM平台的各个方面。 文档开始介绍了UFM的主要特点、新功能和变更、不支持的功能/特性、安装说明、此版本中修复的错误、已知问题以及历史变更和新功能。UFM的主要优势包括中央织物管理控制台、深入的织物可视性和控制、多隔离应用环境的支持、面向服务的自动资源配置、快速解决织物问题的能力、无缝故障转移处理和开放架构。UFM的主要功能模块包括织物仪表板、织物分段（PKey管理）、织物发现和物理视图、中央设备管理、监控、配置、织物健康、日志记录和高可用性。 此外，手册详细介绍了UFM的软件架构，包括图形用户界面、客户端API、客户端SDK工具、UFM服务器、子网管理器、NVIDIA可扩展层次聚合和还原协议（SHARP）聚合管理器、性能管理器、设备管理器、UFM开关代理和通信协议。文档还涵盖了UFM的安装和初始配置过程、历史遥测收集和UFM服务器软件的运行方式。 NVIDIA UFM（Unified Fabric Manager）企业版用户手册是针对InfiniBand大规模计算环境管理的详尽指南，特别适用于那些需要高效管理复杂网络架构的IT专业人士。版本6.15.1的手册包含了关于UFM平台的全面信息，帮助用户理解和利用其强大的功能。 手册的【关键特点】部分强调了UFM的核心优势。UFM提供了一个【中央织物管理控制台】，使管理员能够在一个集中化的界面上监控和控制整个网络。这一特性极大地简化了日常管理和故障排查任务。UFM提供了【深入的织物可视性和控制】，允许用户对网络的各个方面进行精细监控，确保高性能和稳定性。再者，它支持【多隔离应用环境】，能够在共享的硬件基础设施上安全地运行多个独立的应用环境，提高资源利用率。此外，UFM还实现了【面向服务的自动资源配置】，可以根据需求自动分配和调整资源，大大提升了效率。UFM还有助于【快速解决织物问题】，通过其内置的诊断工具和智能分析功能，能迅速定位并解决问题。同时，UFM具备【无缝故障转移处理】能力，确保服务的连续性和高可用性。UFM基于【开放架构】设计，允许与其他系统集成，增强了其灵活性和扩展性。 手册的【主要功能模块】部分详细列出了UFM的不同组件及其作用。例如，【织物仪表板】提供了一目了然的网络状态概览；【织物分段（PKey管理）】允许精细控制网络分区；【织物发现和物理视图】用于自动识别和可视化网络拓扑；【中央设备管理】集中管理所有连接的设备；【监控】和【配置】模块则负责网络性能和配置的实时监控与调整；【织物健康】确保网络的健康状态；【日志记录】记录活动和事件，便于审计和故障分析；而【高可用性】确保系统的稳定运行，即使在单点故障情况下也能正常工作。 在【软件架构】部分，手册详细介绍了UFM的各个组件，如【图形用户界面】（GUI），提供了直观的交互方式；【客户端API】和【客户端SDK工具】为开发人员提供了接口和工具来扩展UFM的功能；【UFM服务器】作为核心服务运行，处理请求并管理数据；【子网管理器】协调网络中的节点；【NVIDIA可扩展层次聚合和还原协议（SHARP）聚合管理器】优化了网络资源的聚合；【性能管理器】监控和调整网络性能；【设备管理器】负责设备的管理和配置；【UFM开关代理】是与硬件交换机交互的桥梁；而【通信协议】则确保了各组件间的有效通信。 在【安装和配置】章节，用户可以找到详细的【安装说明】，包括【支持的设备】列表、【系统要求】、从先前版本升级的步骤，以及如何处理【历史遥测收集】。此外，手册还涵盖了【UFM服务器软件的运行方式】，指导用户正确部署和运行UFM以确保其高效工作。 手册的【问题与修复】部分列出了【此版本中修复的错误】、【已知问题】，以及【历史变更和新功能】的完整历史记录，帮助用户了解UFM的演进过程，以及如何应对可能出现的问题。 NVIDIA UFM企业版用户手册6.15.1版是一个综合性的参考资料，为管理员提供了全面的指导，以充分利用UFM的强大功能来管理InfiniBand网络，实现高效、可靠的计算环境。

用于centos 的英伟达驱动 NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100 ]，官网访问比较慢，方便大家下载。

NVIDIA GeForce GT 710 显卡驱动，win10和win11都支持。64位的哦！ NVIDIA官网下载的！

在IT行业中，Docker是一种流行的开源容器化技术，它允许开发者打包他们的应用和依赖环境到一个可移植的容器中，从而实现跨平台的无缝运行。NVIDIA Docker是NVIDIA公司为支持GPU加速的Docker容器提供的一种解决方案，特别适用于运行需要GPU支持的计算密集型任务，如深度学习、高性能计算（HPC）和图形密集型应用。 标题“Ubuntu20.04-nvidia-nvidia-docker离线资源”表明，这个压缩包包含了在Ubuntu 20.04操作系统上安装和使用NVIDIA Docker所需的离线资源。Ubuntu 20.04，也被称为Focal Fossa，是Ubuntu的一个长期支持（LTS）版本，提供了稳定的系统环境，适合企业级应用和开发。 描述“Ubuntu20.04_nvidia_nvidia-docker离线资源”进一步强调了这些资源与Ubuntu 20.04、NVIDIA和NVIDIA Docker之间的关联。在没有互联网连接或者网络环境不稳定的情况下，离线资源的提供显得尤为重要，因为它们包含了所有必要的二进制文件、库和配置文件，以便用户在本地完成安装和配置过程。 对于“docker Ubuntu20.04_nvid”标签，我们可以推断出这是关于在Ubuntu 20.04系统上使用NVIDIA Docker的关键信息。"nvid"可能是“NVIDIA”的缩写，意味着这些资源与NVIDIA GPU驱动和NVIDIA Docker的安装和配置有关。 在使用这个压缩包时，首先需要确保你的Ubuntu 20.04系统已经安装了Docker CE（Community Edition）。然后，你需要安装NVIDIA驱动，这通常包括下载并运行一个匹配你的GPU型号的.run文件。接着，安装nvidia-container-toolkit，这是一个用来支持NVIDIA GPU在Docker容器内工作的工具集。配置Docker守护进程以使用nvidia-container-runtime，这样Docker就能识别并利用NVIDIA GPU了。 在解压“Ubuntu20.04_nvidia_nvidia-docker”压缩包后，你可能会找到以下文件： 1. NVIDIA驱动：通常为.run文件，用于安装GPU驱动。 2. nvidia-container-toolkit：可能包含deb包或脚本，用于安装容器工具包。 3. Docker配置文件：可能有示例Docker守护进程配置，指导如何启用NVIDIA GPU支持。 4. 文档和指南：解释如何安装和使用这些资源的详细步骤。 通过遵循文档中的步骤，你可以离线安装NVIDIA Docker，从而在Ubuntu 20.04环境中充分利用你的NVIDIA GPU进行GPU加速的任务。这样的离线资源包对于那些需要在隔离网络环境或者在资源有限的服务器上部署GPU加速应用的用户来说，是非常有价值的。

在Ubuntu 18.04操作系统中，安装Nvidia图形驱动可能会遇到一些挑战，特别是当系统自带的开源显卡驱动Nouveau与Nvidia硬件不兼容时，可能会导致黑屏或者分辨率异常。以下是一个详尽的步骤指南，帮助你解决这些问题。 你需要禁用Nouveau驱动。在Ubuntu启动时，当出现GRUB启动界面时，迅速用箭头键选择Ubuntu选项，然后按`e`键进入编辑模式。在`quiet splash`后面添加`acpi_osi=linux nomodeset`，这将临时禁用Nouveau驱动。重启电脑后，为了永久禁用，打开终端并输入： ```bash sudo gedit /boot/grub/grub.cfg ``` 找到包含`quiet splash`的行，同样添加`acpi_osi=linux nomodeset`，保存并退出。 接下来，你可以通过Ubuntu官方仓库自动安装Nvidia驱动。打开终端，运行以下命令来检测你的Nvidia显卡型号及推荐的驱动版本： ```bash ubuntu-drivers devices ``` 根据输出信息，选择推荐的驱动，例如`nvidia-390`，然后执行： ```bash sudo ubuntu-drivers autoinstall ``` 此过程可能需要你处理Secure Boot设置，只需按照提示操作即可。驱动安装完成后，重启电脑使新驱动生效。 为了方便后续操作，你可以安装`vim`编辑器： ```bash sudo apt-get install vim ``` 使用`vim`编辑 `/etc/default/grub` 文件，将 `GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"` 修改为 `GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash nomodeset"`，保存并退出。接着更新GRUB配置： ```bash sudo update-grub ``` 重启系统，现在你应该能正常启动到桌面环境了。 如果你需要调整分辨率，可以继续在`/etc/default/grub`中找到注释掉的`GRUB_GFXMODE`行，取消注释并设置为你的目标分辨率，例如 `GRUB_GFXMODE=1920x1080`。更新GRUB配置并重启，新的分辨率设置就会生效。 在某些情况下，如果是在没有网络连接的环境中安装Nvidia驱动，你需要从Nvidia官网下载驱动，同时确保GCC版本是最新的。你可以先下载所需的依赖包，然后按照离线安装的步骤操作，包括禁用Nouveau、安装驱动、处理可能出现的依赖问题，最后安装并验证驱动是否成功。 安装Nvidia驱动并解决黑屏和分辨率问题需要对Ubuntu系统有一定了解，并可能涉及多个步骤，包括禁用开源驱动、安装Nvidia驱动、配置分辨率以及处理可能的依赖问题。遵循这些步骤，你就能顺利地在Ubuntu 18.04上安装和配置Nvidia驱动了。在过程中遇到任何问题，都可以查阅文档或在线社区寻求帮助。