linux服务器怎么用显卡

linux服务器怎么用显卡详细介绍

在 Linux 服务器上使用显卡，通常会因显卡类型（NVIDIA、AMD 等）和使用场景（如通用计算、图形渲染等）的不同而有所差异。下面以 NVIDIA 显卡为例，介绍在 Linux 服务器上使用显卡的一般步骤：

1. 确认显卡硬件

使用以下命令确认服务器中是否安装了 NVIDIA 显卡：
bash

lspci    nvidia

如果有输出，表明服务器中安装了 NVIDIA 显卡，并且会显示显卡的型号等信息。

2. 安装显卡驱动

2.1 添加 NVIDIA 官方软件源

以 Ubuntu 系统为例，可按如下步骤操作：
bash

 /etc/os-release $ID$VERSION_ID 
 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos//x86_64/cuda-.pin
 cuda-.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
 apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos//x86_64/7fa2af80.pub
 /x86_64 /" /etc/apt/sources.list.d/cuda.list


 update

2.2 安装显卡驱动

bash

 nvidia-driver-version

<version>要替换为适合你显卡的驱动版本号。

2.3 验证驱动安装

安装完成后，重启服务器，然后使用以下命令验证驱动是否安装成功：
bash

nvidia-smi

若能正常显示显卡信息，就表明驱动安装成功。

3. 安装 CUDA 和 cuDNN（可选，用于深度学习等计算任务）

3.1 安装 CUDA

bash

   cuda

3.2 配置环境变量

编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：
bash

 /usr/local/cuda/bin:

 /usr/local/cuda/lib64:

使配置生效：
bash

 ~/.bashrc

3.3 安装 cuDNN

cuDNN 需要从 NVIDIA 官方网站下载，下载完成后解压并复制文件到 CUDA 安装目录：
bash

  cudnn-version.tgz

 cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
 cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
 a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4. 在应用程序中使用显卡

安装好驱动和相关库后，在应用程序里就可以使用显卡了。以 Python 的 TensorFlow 库为例：
python

 tensorflow  tf

tftestis_gpu_available

9123 (..())

如果输出True，表明 TensorFlow 可以正常使用显卡。

AMD 显卡使用

对于 AMD 显卡，可使用开源的 Radeon 驱动，在 Ubuntu 系统上可使用以下命令安装：
bash

   xserver-xorg-video-amdgpu

912 apt-get install xserver-xorg-video-amdgpu

如果需要进行计算任务，还可以安装 ROCm 平台，具体安装步骤可参考 AMD 官方文档。