Ubuntu 16.04 安装CUDA9.0后出现驱动不工作且nividia-smi无法链接到NVIDIA驱动的解决办法

首先，遇到的样的问题说明你应该是已经装好了cuda了

但是在ubuntu16.04下，你会不会发现安装好了cuda了以后，屏幕的分辨率很蛋疼，而且无法调整？

那可能是在你安装NVIDIA驱动的时候出了问题

在终端里面输入nvidia-smi发现报错：

unable connect to nvidia driver

这个真的是个坑，我重装了多次都是没有用：现在解决了

首先，如果安装好了cuda，cudnn，在terminal下输入

nvcc -V

出现了：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

那就可试一试了：

我的是华硕的主板，首先重启电脑，然后进入BIOS界面

进入Advance Setting

把安全启动（Security Boot）关闭

【关闭方法】：点开security boot，操作系统类型（os type）改为【其他操作系统】【other type】

进去秘钥里面，清除秘钥安全启动【clear secure boot】、、不要怕，我当时也是犹豫了一下，但是清除了就可以了

清除了以后，返回上一级界面，就发现变为【禁用】了

重启电脑，发现分辨率变好了

在terminal下输入nvidia-smi

出现这个就好了：

Mon Dec 10 11:07:43 2018
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.78       Driver Version: 410.78       CUDA Version: 10.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 980     Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
|  0%   40C    P8    18W / 195W |    237MiB /  4040MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0       986      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           138MiB |
|    0      1875      G   compiz                                        95MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

前往目录

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make
./deviceQuery

出现：

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)Detected 1 CUDA Capable device(s)Device 0: "GeForce GTX 980"CUDA Driver Version / Runtime Version          10.0 / 9.0CUDA Capability Major/Minor version number:    5.2Total amount of global memory:                 4041 MBytes (4236902400 bytes)(16) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     2048 CUDA CoresGPU Max Clock rate:                            1278 MHz (1.28 GHz)Memory Clock rate:                             3505 MhzMemory Bus Width:                              256-bitL2 Cache Size:                                 2097152 bytesMaximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layersMaximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layersTotal amount of constant memory:               65536 bytesTotal amount of shared memory per block:       49152 bytesTotal number of registers available per block: 65536Warp size:                                     32Maximum number of threads per multiprocessor:  2048Maximum number of threads per block:           1024Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)Maximum memory pitch:                          2147483647 bytesTexture alignment:                             512 bytesConcurrent copy and kernel execution:          Yes with 2 copy engine(s)Run time limit on kernels:                     YesIntegrated GPU sharing Host Memory:            NoSupport host page-locked memory mapping:       YesAlignment requirement for Surfaces:            YesDevice has ECC support:                        DisabledDevice supports Unified Addressing (UVA):      YesSupports Cooperative Kernel Launch:            NoSupports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      NoDevice PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0Compute Mode:< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 10.0, CUDA Runtime Version = 9.0, NumDevs = 1
Result = PASS

OK了～～～

Ubuntu 16.04 安装CUDA9.0后出现驱动不工作且nividia-smi无法链接到NVIDIA驱动的解决办法相关推荐

Ubuntu 16.04 安装cuda9.0 cudnn7.0 之妙法：NVIDIA 驱动-cuda-cudnn-安装tensorflow-gpu（windows 也可参考），试一下？
1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso ...
Ubuntu 16.04 安装CUDA9.0和cuDNN7.4.1（亲测成功）
目录一.安装CUDA 二.下载cuDNN 三.设置环境变量四.查看安装是否成功一.安装CUDA 1.博主这里选择9.0版本,CUDA历代版本下载的网址为:https://developer.nv ...
linux双系统重启卡光标,Ubuntu 16.04安装完重启后黑屏，光标一直闪
原文:https://blog.csdn.net/weixin_38533896/article/details/81023690 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 按照百度经验里面 ...
Ubuntu 16.04 安装CUDA8.0+Cudnn6.0+TensorFlow+Caffe安装
参考博客: Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录(超详尽):http://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762 ubuntu16.0 ...
ubuntu 16.04 安装apollo3.0（发布版）
参考官网文档:https://github.com/ApolloAuto/apollo/tree/master/docs/ https://github.com/ApolloAuto/apollo/b ...
在Ubuntu 16.04.6 LTS升级python 3.5.x到3.7.3之后导致gnome-ternimal无法打开的解决办法
在前一篇博文 https://blog.csdn.net/tao_627/article/details/90901830 中,我顺利将python 3.5.x升级到3.7.3,发现一切都正常,运行 ...
Ubuntu 16.04 安装 CUDA Toolkit 10.0
Ubuntu 16.04 安装 CUDA Toolkit 10.0 NVIDIA 引领人工智能计算 - NVIDIA https://www.nvidia.cn/ CUDA Zone https:// ...
Ubuntu 16.04 安装后修改屏幕分辨率(xrandr: Failed to get size of gamma for output default)
ubuntu 16.04 安装后分辨率只有一个选项 1024x768,使用 xrandr 命令出现错误: xrandr: Failed to get size of gamma for output ...
linux安装raw文件,Ubuntu 16.04安装图像处理软件 RawTherapee 5.0
先介绍一下 RawTherapee,这是一款简单.实用的跨平台图像处理软件,快速.高效的帮助您处理所需图片工作.Raw 图像文件也越来越常见,有时候为了调整一下,不得不打开 Photoshop 来处理 ...

Ubuntu 16.04 安装CUDA9.0后出现驱动不工作且nividia-smi无法链接到NVIDIA驱动的解决办法

Ubuntu 16.04 安装CUDA9.0后出现驱动不工作且nividia-smi无法链接到NVIDIA驱动的解决办法相关推荐

最新文章

热门文章