nvidia显卡驱动安装方式有三种：使用ubuntu附加驱动的方式；使用命令行方式安装；使用.run文件的方式进行安装，
点击菜单中的Additional Drivers选择适合的驱动版本进行安装，该方法最方便快捷（但有时会翻车）
更新所有的软件包
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 加入官方ppa源
sudo apt update # 检查软件包更新列表
apt list --upgradable # 查看可更新的软件包列表
sudo apt upgrade # 更新所有可更新的软件包
安装显卡驱动
ubuntu-drivers devices # ubuntu检测n卡的可选驱动
sudo apt install nvidia-driver-510 # 根据自己的n卡可选驱动下载显卡驱动
详见我的另一篇博客Ubunut20.04/22.04安装NVIDIA驱动
该方法操作步骤最麻烦（最不容易翻车）
如果有两张不同品牌独显，需要选择nvidia显卡，有两种方法，具体如下：
1.可以打开终端使用nvidia-settings命令选择，点击Prime profiles 选择NVIDIA （Performance Mode）
调整后重启系统
2.也可以使用prime-select命令
sudo prime-select query //查看当前使用显卡
sudo prime-select nvidia //使用nvidia显卡
sudo prime-select intel //使用intel显卡
使用sudo prime-select nvidia命令后可以使用reboot重启系统
可以使用以下命令查看是否加载了nvidia驱动
sudo nvidia-settings # 更改Nvidia驱动设置
nvidia-smi # 查看显卡基本信息
如果有问题的话，可以gpu-manager查看一下原因，主要可以查看与下图红框中是否一致，如果有问题，具体问题具体分析
sudo gpu-manager
首先需要去NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes中查看自己的显卡驱动对应的CUDA版本，下图为版本对应关系：
查看nvidia-smi也可以得到驱动版本，可以通过该版本号查询上面的表格，也可以在这个界面里得到该驱动程序版本对应的最高cuda版本，即CUDA Version 11.7
cuda官网网址为CUDA Toolkit Archive
这里我选择了11.7版本的CUDA进行安装，可以安装你所需要配置的版本，最高支持到nvidia-smi中输出的版本
根据自己系统情况选择相应选项，最后一个选择runfile最不容易出问题
使用如下命令下载该文件
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
下载完成
然后执行该步骤进行安装
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
选择continue继续
输入accept，回车
第一个是选择驱动，给他回车取消，因为我们已经有安装驱动了，然后移动到install安装
出现以下summary时安装完成
然后在.bashrc里配置环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
在打开文件的最后一行之后加上以下字段：
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
然后刷新环境变量
source ~/.bashrc
使用以下命令查看CUDA安装情况
nvcc -V
这个要是跑深度学习必须装，不需要不装！
去官网下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
选择Local Installer for Linux x86_64 (Tar)下载
下载后解压进入该目录拷贝相关文件
cd cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -p lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
旧版本cuDNN使用以下命令查看版本号：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
而高版本的cuDNN的版本号已经不在cudnn.h中了， 而是在cudnn_version.h中，我们也需要将cudnn_version.h拷贝到 /usr/local/cuda/include中，然后再使用以下命令查看:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。问题1)我想知道rubyonrails是否有功能类似于primefaces的gem。我问的原因是如果您使用primefaces(http://www.primefaces.org/showcase-labs/ui/home.jsf)，开发人员无需担心javascript或jquery的东西。据我所知，JSF是一个规范，基于规范的各种可用实现，prim
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