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作者：算力魔方创始人/英特尔创新大使刘力

一，前言

对于使用NVIDIA显卡的Ubuntu用户来说，正确安装显卡驱动是获得最佳图形性能的关键。与Windows系统不同，Linux系统通常不会自动安装专有显卡驱动。本文将详细介绍在Ubuntu系统上安装NVIDIA显卡驱动的多种方法，帮助用户根据自身情况选择最适合的安装方式。

二，硬件参数

• 平台：PX22_GPU

• CPU：I7-1165G7

• Memory：16G

• GPU：NVIDIA Geforce RTX4060

• 系统：Ubuntu 24.04

三，安装前的准备工作

在开始安装NVIDIA驱动前，需要做好以下准备工作：

1. 确认显卡型号：

bash：lspci | grep -i nvidia

这条命令会显示你的NVIDIA显卡型号信息。

2. 检查当前使用的驱动：

bash：ubuntu-drivers devices

这会列出系统检测到的显卡和可用的驱动选项。

3. 更新系统包：

bash：sudo apt update && sudo apt upgrade -y

确保系统处于最新状态。

4. 禁用Secure Boot(如有必要）：

某些NVIDIA驱动需要禁用BIOS中的Secure Boot功能。

四，安装方法详解

方法1：使用Ubuntu官方仓库（推荐）

这是最简单安全的安装方式：

bash：sudo apt install nvidia-driver-XXX # XXX替换为最新版本号

安装完成后重启：

bash：sudo reboot

方法2：使用图形界面安装

• 1，打开"软件和更新"应用

• 2，选择"附加驱动"选项卡

• 3，从列表中选择合适的NVIDIA驱动

• 4，点击"应用更改"按钮

• 5，等待安装完成后重启系统

方法3：手动安装官方.run文件

• 1，从NVIDIA官网下载对应驱动

• 2，禁用nouveau驱动：

bash： sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

添加内容：

blacklist nouveau options nouveau modeset=0

• 3，更新initramfs：​​​​​​​

bash： sudo update-initramfs -u

• 4，重启进入命令行模式：

bash： sudo systemctl isolate multi-user.target

• 5，运行安装程序：​​​​​​​

bash：chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-XXX.XX.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-XXX.XX.run

• 6，按照提示完成安装后重启

五， 安装后验证 

验证驱动是否安装成功：​​​​​​​

bash：nvidia-smi

这条命令会显示显卡信息和驱动版本，类似如下输出：

六，常见问题解决

1. 安装后无法进入图形界面

- 尝试在恢复模式下卸载驱动后重新安装

- 检查Xorg日志文件`/var/log/Xorg.0.log`查找错误信息

2. 双显卡切换问题​​​​​​​

bash： sudo apt install nvidia-prime sudo prime-select nvidia # 使用NVIDIA显卡 sudo prime-select intel # 使用集成显卡

3. 驱动版本冲突​​​​​​​

bash： sudo apt purge nvidia-* sudo apt autoremovesudo apt install nvidia-driver-XXX

4. 内核版本报错问题​​​​​​

bash： sudo apt install linux-headers-$(uname -r) # 替换linux内核

提示内核驱动与显卡驱动不兼容，类似如下输出：

七，驱动更新与卸载 

1. 更新驱动：​​​​​​​

bash：sudo apt updatesudo apt upgrade

2. 完全卸载驱动：​​​​​​​

bash：sudo apt purge nvidia-*sudo apt autoremovesudo reboot

八，总结

在Ubuntu上安装NVIDIA显卡驱动有多种方法，推荐大多数用户使用Ubuntu官方仓库或PPA仓库安装，这种方法简单可靠。手动安装.run文件的方式更适合需要特定驱动版本的高级用户。安装完成后，务必使用`nvidia-smi`命令验证驱动是否正常工作。遇到问题时，可以查看系统日志或参考NVIDIA官方文档寻求解决方案。

正确安装NVIDIA驱动后，你将能够充分发挥显卡性能，获得更好的图形处理能力和游戏体验。对于开发者，这也为CUDA等GPU计算功能奠定了基础。

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