1.装debian出现cpu卡死进入不到图形界面，解决方式
2.gpu驱动的安装,cuda驱动以及cuda的安装，以及后期各种问题
3.网卡的驱动解决
1.cpu卡死进入不到图形界面解决方法
1）卡死的原因：debian系统（或linux的相关系统）对于N卡（尤其是独立显卡的）不兼容性，矛盾，而且系统一般自带显卡驱动。装系统之前要屏蔽显卡驱动。
-方法：进入启动界面：
按下键盘按键 e
如上图，在该位置加入设置命令 nouveau.modeset=0 暂时屏蔽显卡驱动。然后按下F10进入启动界面
安装完debian并且进到系统之后（图形界面显示）在系统内永久屏蔽此显卡驱动：（
）
步骤:（1）.屏蔽开源驱动：
命令：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf（2）在新增文件中写入以下内容，保存
内容：blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off（3）然后在终端执行：
命令：1）echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
2）sudo update-initramfs -u（4）重启电脑，开机后，终端执行
命令：lsmod |grep nouveau若无内容输出，表明nouveau已经屏蔽成功，可以进行下一步操作
2.安装N卡驱动 参考我的debian显卡驱动和1.md
3.无线网卡安装
1.查看网卡型号：
# lsmod | grep iw安装网卡驱动和无线网络配置工具： 这个一定再修改镜像源里的non-free之后才能找到
# sudo apt-get install firmware-iwlwifi wireless-tools加载无线网卡驱动：
# modprobe iwl4965重启系统：
# reboot此时，网卡应该被探测到！
2.查看网卡信息：
# iwconfig##系统，驱动，主包，补丁。加载脚本，cuda程序
steps
1. debian系统已经装好
2. 一定先关bios 里的secure boot
3. 装驱动
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9k9CvKFR-1572088984859)(media/image1.png)]
apt install libcuda1 -y4. 下主包，补丁
5. 运行两个文件 直接输入就好
6. 加载脚本 sudo nv.sh
7. 测试CUDA
https://devblogs.nvidia.com/even-easier-introduction-cuda/
CUDA驱动
ubuntu18.04 runfilelocal
10.1
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
###在运行的时候先勾掉driver部分，叉掉，其他都没有×，然后安装，然后再一遍运行上面这个命令，这次全不带勾10.0
[https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux]{.underline}[http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/patches/1/cuda_10.0.130.1_linux.run]{.underline}
####添加环境变量：给cuda
vim .bashrc
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
vim /etc/profile
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
sudo ldconfig
sudo reboot验证cuda是否安装成功
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery出现关于显卡的一些列信息
查看版本
nvcc --version查看显卡 以及其对应驱动安装
sudo apt install nvidia-settings
sudo nvidia-settings
sudo apt install nvidia-smi
sudo nvidia-smi对于不支持 unified memory profiling 的平台
which nvprof
sudo .......(绝对路径）/nvprof --unified-memory-profiling off ./add_cuda[1]
[2]
对于python 程序：加速方法：
1. 首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况。
nvidia-smi2. 然后指定空闲的GPU运行python程序。
CUDA\_VISIBLE\_DEVICES=0,2,3 python test.py3. 在python程序中指定GPU
import os
os.environ\[\"CUDA\_VISIBLE\_DEVICES\"\] = \"0,2,3\"PS：周期性输出GPU使用情况
每 10s 显示一次GPU使用情况：
1 watch -n 10 nvidia-smi
参考文献/网站
常用的网站 关于上面内容：
- [https://wiki.debian.org/Bumblebee#line-35]{.underline}
- [https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux]{.underline}
- [https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal]{.underline}
