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¿Cómo instalar el controlador NVIDIA en UBUNTU 20.04?



Continuando con el proceso de instalación de Ubuntu, ahora instalaremos los controladores NVIDIA en Ubuntu 20.04, así como CUDA y CUDNN, que son necesarios para que nuestros marcos de aprendizaje profundo (como PyTorch o TensorFlow) utilicen correctamente las tarjetas gráficas NVIDIA. Para este proceso, nos basaremos en la guía de instalación de Tensorflow usando GPU sin instalar TensorFlow, pero la modificaremos para Ubuntu 20.04 porque en el momento de la instalación, TensorFlow solo es compatible oficialmente con Ubuntu 16.04 y 18.04. ****Actualización: este proceso funcionó para mí en tres computadoras hasta ahora, pero en la tercera computadora recibí este error en la última instrucción para instalar Cuda: cuda-11-0: Depende Basado en: cuda-runtime-11- 0 (11.0.3) pero no se instala Depende de: cuda-demo-suite-11-0 (11.0.167) pero no se instala Lo que hice fue desinstalar todos los que tenía instalados Contenido (si los había). -get remove — purge '^nvidia -.*' sudo apt autoremove restart Reinicié la computadora y repetí el proceso. Ahora, después del primer «sudo apt-get update», también ejecuté «sudo apt-get update» para actualizar el sistema, lo que resolvió el problema y el proceso de instalación es como se muestra en el video. Enlace al repositorio de aprendizaje automático de NVIDIA para Ubuntu 20.04

Enlace al repositorio completo de NVIDIA para Ubuntu 20.04

Guía de instalación de TensorFlow con soporte de GPU El proceso se sigue en el video de la Guía de instalación de TensorFlow: # Agregar repositorio de paquetes NVIDIA wget

sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv –fetch-keys

sudo add-apt-repository «deb /» sudo apt-get update (opcional, instálelo en una tercera computadora, esto resuelve el error anterior) sudo apt-get update wget

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sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb sudo apt-get update # Instalar bibliotecas de desarrollo y tiempo de ejecución (~4 GB) sudo apt-get install –no-install-recommen install cuda – 11-0libcudnn8=8.0.5.39-1+cuda11.0libcudnn8-dev=8.0.5.39-1+cuda11.0 # Reiniciar. Compruebe si la GPU es visible usando: nvidia-smi

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25 comentarios

  1. para los que no les resulta hagan solo esto que el dejo en los comentarios ….no sé por que pero el problema se resuelve automaticamente….??
    Lo que realicé fue desinstalar todo lo que había instalado .Si tienen algún error en el proceso y necesitan desinstalar NVIDIA drivers y Cuda, pueden utilizar los siguientes comandos:
    sudo apt clean
    sudo apt update
    sudo apt purge cuda
    sudo apt purge nvidia-*
    (para mayor seguridad también) sudo apt-get remove –purge '^nvidia-.*'
    sudo apt autoremove
    reboot

  2. Hola, he intentado hacer que funcione mi laptop con la integrada y la nvidia y no lo logre, nada que hacer me regreso al windows. Igual gracias por el video esta bastante bien explicado. Aunque no me funciono creo que el problema es de mi equipo pero no se…

  3. Sr Cantoral, me gustaría compartir con usted un par de ideas a ver si estoy en lo cierto y eso hace que se me quite el terror cuando instalo estos drivers sobre linux.

    -1º La versión instalada es la 11.0, en el caso de necesitar una versión superior debería de eliminar y reinstalar de nuevo teniendo en cuenta las versiones, cierto?

    -2º Al haber instalado la versión 11.0 cuando quiero compilar los ejemplos de cuda, es decir al hacer un make en el directorio de los ejemplos el terminal devuelve un error. la falta de un parámetro.

    ¿Conoce usted la manera de poner en marcha esos ejemplos? Por lo que he leido en las versiones posteriores a las 11.0 implementaron "eso" que no permite que con esta version lo lleve a cabo.

    Me despido de usted y le agradezco el tiempo y la atención, aquí tiene un nuevo subscriptor desde tierras Íberas.

    Muchas gracias.

    😊

  4. Hola Pepe, consulta, al instalar el driver como en el video, que pasa si hay una nueva version del driver?, se actualiza junto con la actualizacion de Ubuntu?, me refiero al ejecutar un apt-get update o upgrade….o hay que hacerlo manual a diferencia de instalarlo con los repositorios de ubuntu que según entiendo se actualizan al actualizar ubuntu

  5. Hola, Pepe. Una consulta, a mì me sale lo siguente:
    Leyendo la información de estado… Hecho
    No se pudieron instalar algunos paquetes. Esto puede significar que
    usted pidió una situación imposible o, si está usando la distribución
    inestable, que algunos paquetes necesarios aún no se han creado o se
    han sacado de «Incoming».
    La siguiente información puede ayudar a resolver la situación:

    Los siguientes paquetes tienen dependencias incumplidas:
    cuda-11-0 : Depende: cuda-runtime-11-0 (>= 11.0.3) pero no va a instalarse
    Depende: cuda-demo-suite-11-0 (>= 11.0.167) pero no va a instalarse
    E: No se pudieron corregir los problemas, usted ha retenido paquetes rotos.
    Por favor, ayùdame. No sabrìa còmo solucionar eso 🙁

  6. Una consulta, instale ubuntu por Blender, y la cuestión es que sin hacer nada tengo los drivers (no los privativos) y diría que Blender funciona y reconoce mi GPU como en Windows. Sabiendo esto, debería aún hacer esto? Se gana más teniendo estos drivers? Muchas gracias

  7. Hola muy bien explicado segui todos los pasos sin error pero cuando ejecuto nvidia-smi me da este error
    NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
    Tengo una tarjeta grafica Mesa Intel® UHD Graphics 620 (KBL GT2) lei que no soporta cuda sino opencl

  8. hola, consulta, nunca he entrado al mundo de inteligencia artificial, entrenamiento de modelos, etc, pero tengo una pregunta, si instalo los drivers nvidia tradicional en ubuntu desde "mas controladores" o lo hago aún más facil usando pop os, después podré instalar lo necesario de tensorflow, cuda, etc?. Saludos

  9. Pepe una consulta, hablaste que esta descarga de los drive permite una interaccion entre el GPU y cierta aplicaciones, por ejemplo tensorflow. Pero , estos drive tambien permitiría que aplicaciones como GROMCAS, VMD, etc. tambien reconozca el GPU o tengo que descargar otros drives.
    Saludoss, está buenazo el video :3

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