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在此芯P1 的开发板瑞莎O6 平台上启用 NVIDIA RTX 显卡与 CUDA 驱动全流程指南

news 2025/11/4 8:47:14

一、背景与目标

随着 AI 算法、深度学习及高性能计算任务对 GPU 加速的依赖日益增强，越来越多的开发者希望在嵌入式评估板（EVB）或 O6 平台上启用 NVIDIA RTX 系列显卡，以发挥强大的并行计算能力。
本文将详细介绍如何在 EVB/O6 平台上启用 NVIDIA CUDA 驱动 并完成 RTX GPU 的验证测试。
本文的目标是帮助开发者快速完成环境搭建、驱动安装及 CUDA 功能验证。

二、测试环境说明

本次验证在 EVB/O6 平台上进行，成功启用的 GPU 型号包括：

NVIDIA Corporation AD103 [GeForce RTX 4080]
NVIDIA Corporation AD102 [GeForce RTX 4090]

这两款 GPU 均基于 Ada Lovelace 架构，支持完整的 CUDA 核心与 Tensor Core 特性。

此外还有 NVIDIA GeForce RTX3050

三、图形显示驱动启用

1. 启用 NVIDIA Graphic Driver

在系统中启用 NVIDIA 图形显示驱动之前，请确保：

系统内核版本与 NVIDIA 驱动兼容；
文件系统可用空间不少于 20 GB；
系统未安装与 NVIDIA glvnd 冲突的包。

执行以下命令卸载冲突库：

sudo apt remove cix-libglvnd

然后下载并执行官方 CUDA 安装包（支持 SBSA 架构）：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda_12.8.0_570.86.10_linux_sbsa.run sudo sh cuda_12.8.0_570.86.10_linux_sbsa.run

安装完成后，通过以下命令验证驱动是否加载成功：

nvidia-smi

若能正确显示 GPU 型号、驱动版本与运行状态，即表示安装成功。

四、CUDA 环境配置与验证

1. 环境变量设置

在安装完成后，需要将 CUDA 的可执行文件与库路径加入环境变量：

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.8/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.8/lib64 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8

建议将以上命令加入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中，便于长期使用。

2. CUDA 测试程序编译与运行

为了验证 CUDA 编译器（nvcc）和 GPU 计算功能是否正常，可以编译简单的 CUDA 示例程序。

示例 1：CUDA 测试程序

cuda_test.cu

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>int main() {int deviceCount = 0;cudaError_t error_id = cudaGetDeviceCount(&deviceCount);if (error_id != cudaSuccess) {std::cout << "cudaGetDeviceCount returned " << static_cast<int>(error_id) << "\n";std::cout << "CUDA error: " << cudaGetErrorString(error_id) << "\n";return 1;}std::cout << "Detected " << deviceCount << " CUDA capable device(s)\n";for (int i = 0; i < deviceCount; ++i) {cudaDeviceProp deviceProp;cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, i);std::cout << "Device " << i << ": " << deviceProp.name << "\n";std::cout << "  Total Global Memory: " << deviceProp.totalGlobalMem / (1024 * 1024) << " MB\n";std::cout << "  Compute Capability: " << deviceProp.major << "." << deviceProp.minor << "\n";std::cout << "  Multiprocessors: " << deviceProp.multiProcessorCount << "\n\n";}return 0;
}%

编译并运行：

nvcc cuda_test.cu -o cuda_test ./cuda_test

如果输出中出现 “Hello World from GPU!” 字样，则表示 CUDA 内核执行成功。

示例 2：矩阵乘法测试

该示例通过 GPU 实现矩阵乘法运算，用于测试 GPU 的浮点性能与计算正确性。

编译命令：

nvcc multiply.cu -o multiply ./multiply

程序运行后将输出结果矩阵，并验证 CUDA 加速运算是否生效。

五、验证结果

在 RTX 4080 与 RTX 4090 上均可成功：

驱动加载成功（nvidia-smi 可识别设备）；
CUDA 编译环境正常（nvcc --version 可显示版本）；
测试程序正常执行并输出结果；
dmesg 日志中无显著错误或警告信息。

通过以上步骤，确认 CUDA 驱动、GPU 加速与显示驱动 在 EVB/O6 平台上均工作正常。

六、附录与参考资料

NVIDIA 官方 CUDA 下载地址：
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda_12.8.0_570.86.10_linux_sbsa.run

七、总结

本文详细介绍了在 EVB/O6 平台上启用 NVIDIA RTX GPU 与 CUDA 驱动的完整流程，从环境准备、驱动安装到 CUDA 程序验证，为后续在该平台上进行深度学习训练、推理加速或 GPU 并行计算奠定了基础。
若在安装过程中遇到问题，可通过 dmesg 日志与 nvidia-smi 输出信息进行排查，或参考上述成功案例文件进行对比。

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http://www.dtcms.com/a/565051.html