如何使用Ubuntu配置Nvidia RTX 2080 Ti？

2天前有一个rtx 2080ti，以前使用的是两个gtx 1080，并且运行我的tensorflow程序没有问题，替换为rtx 2080ti后，系统找不到该设备的驱动程序，lshw向我显示了以下内容

  *-显示未声明       
       说明：VGA兼容控制器
       产品：NVIDIA Corporation
       供应商：NVIDIA Corporation
       物理ID：0
       巴士资讯：pci @ 0000：01：00.0
       版本：a1
       宽度：64位
       时钟：33MHz
       功能：pm msi pciexpress vga_controller cap_list
       配置：延迟= 0
       资源：内存：de000000-deffffff内存：c0000000-cfffffff内存：d0000000-d1ffffff ioport：e000（size = 128）内存：c0000-dffff

我尝试从PPA手动安装一些驱动程序，但没有任何反应。

是我的计算机问题还是确实还没有得到支持。

我的系统版本是18.04

谢谢

我写了一篇关于如何在Ubuntu上为RTX 2080系列GPU安装驱动程序和cuda 的完整文章，主要是因为对于某些（大多数？）用户来说，这可能是一项耗时的工作。建议您遵循本文以及以下答案。

我Ubuntu-16.04和和都观察到相同的问题18.04。在Ubuntu-16.04机器上找不到正确的Nvidia驱动程序，它一直在使用开源Nouveau显示驱动程序。因此，您需要从Nvidia下载并安装适当的驱动程序。

现在，如下安装驱动程序。

1) cd Downloads/

2) ls
#(NVIDIA-Linux-x86_64–410.57.run #output of ls)

3) chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64–410.57.run
#(to get permission to execute the run file)

4) sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64–410.57.run --no-x-check

注意： --no-x-check标志很重要。否则，您将不得不禁用x-server和退出GUI。

安装驱动程序后，重新引导计算机，并nvidia-smi在终端上使用命令验证安装。它将向您显示GPU和已安装的驱动程序信息。

下一部分是安装cuda，有时可能很麻烦。您将必须从GUI注销并在终端上执行所有操作。

从此链接下载相关的cuda运行文件。然后在您的主目录中创建一个名为blacklist-nouveau.conf的文件，并将以下行添加到此文件中。

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

现在，我们必须通过按（ctrl + alt + f1）从GUI注销以安装cuda。输入您的用户名和密码以转到终端。

现在，请按照以下步骤操作。

1) sudo service lightdm stop

2) sudo -i

3) sudo cp /home/avin/blacklist-nouveau.conf /etc/modprobe.d
#change avin with your user name

4) sudo update-initramfs -u

5) exit

6) cd Downloads/

7) md5sum cuda_10.0.130_410.48_linux.run #(Optional)

8) sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

将显示Cuda安装向导。请遵循明显的步骤以及本文。安装完成后，请reboot在此终端上运行。

重新启动计算机后，将cuda路径添加到.bashrc。

1) sudo gedit ~/.bashrc

2) Add following 2 lines at the end of the .bashrc file

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

3) source ~/.bashrc

现在nvcc -V在终端上运行，该终端将产生如下输出。

安装信息

现在已经安装了驱动程序和cuda，您可能需要安装tensorflow gpu版本。这是完成相同任务的一个很好的教程。

我只是遇到了完全相同的问题，现在我正在运行张量流模型以对其进行测试，这似乎很好

我需要做的就是从Nvidia网站安装驱动程序并使用sudo运行它。

在这里，您可以转到链接 https://www.geforce.com/drivers

我尚未对性能进行任何基准测试，但一切似乎都很好

这种方法的一个非常糟糕的缺点是，每次您进行内核更新时，都必须重新安装驱动程序！