CentOS/Ubuntu安装显卡驱动与GPU压力测试

一.GPU（图形处理器）核心介绍

GPU 全称为 Graphics Processing Unit，即图形处理器，最初设计目的是高效处理图形渲染相关任务，如今已发展为兼具图形处理与通用并行计算能力的核心硬件，广泛应用于多领域。

从核心定位来看

GPU 与 CPU 差异显著。CPU 是 "全能统筹型" 硬件，擅长复杂逻辑判断、串行任务处理（如系统调度、软件运行），核心数量通常在 4-64 核；而 GPU 是 "并行计算专家"，专注于海量、重复数据的并行处理（如同时计算数百万像素颜色、批量处理 AI 训练数据），核心数可多达数千甚至数万（如 NVIDIA H100 拥有 16384 个 CUDA 核心），形象来说，CPU 像公司 CEO 负责全局决策，GPU 则像工厂流水线工人，高效完成标准化批量任务。

在架构上

GPU 的并行能力源于 "大量轻量级计算核心 + 高带宽显存" 的组合。核心组成包括计算核心（执行具体并行计算，如 NVIDIA 的 CUDA 核心、AMD 的流处理器）、显存（VRAM，存储待处理数据，避免频繁读取内存，关键指标有容量 8GB/12GB/24GB 等、带宽 500GB/s + 等）、显存控制器（管理数据传输，位宽 128bit/256bit/512bit 等，位宽越高通常带宽越大），以及专用加速单元（如光线追踪单元提升实时光影效果、AI 加速单元优化 AI 运算）。

按用途划分

GPU 主要分为消费级和专业级两类。消费级 GPU 面向个人用户，核心用于游戏娱乐（渲染 3D 画面、计算光影粒子效果）、日常图形处理（视频剪辑、图片修图）、轻度 AI 计算（本地运行小型 AI 模型），代表产品有 NVIDIA GeForce 系列（如 RTX 4060/4070/4090，支持光追、DLSS 技术提升帧率）、AMD Radeon 系列（如 RX 7600/7700 XT，性价比高，支持 FSR 技术，对 Linux 兼容性较好），选择时需关注游戏帧率、显存容量（1080P 游戏需 8GB 以上，4K 游戏需 12GB 以上）、光追性能。专业级 GPU 则面向企业与行业用户，细分场景包括专业图形设计（3D 建模、影视渲染，代表产品如 NVIDIA Quadro 系列 RTX A5500、AMD Radeon Pro 系列 Pro V620，优化专业软件兼容性）、AI 加速与数据中心计算（如 NVIDIA H100/A100、AMD Instinct MI300，高算力、高显存带宽，支持多卡互联）、嵌入式场景（如 NVIDIA Jetson 系列 AGX Orin，体积小、功耗低，用于自动驾驶、机器人），选择时侧重软件兼容性、算力（FP32/FP16/FP8 精度）、显存带宽等。

应用场景上

GPU 已突破图形领域限制。游戏娱乐中，它实时渲染 3D 画面，计算光影、粒子效果，借助 DLSS/FSR 技术提升高分辨率帧率；内容创作里，加速视频剪辑（如 Premiere Pro）、3D 渲染（如 Blender）、动画制作，缩短导出时间；人工智能领域，训练阶段并行处理海量数据更新模型参数（如 ChatGPT 训练依赖数千块 GPU），推理阶段快速响应 AI 请求（如 AI 绘图、语音识别）；科学计算方面，模拟气象、分子动力学（药物研发）、天体物理，降低算力成本；数据中心中，加速数据库查询、云计算、加密解密，提升处理效率。

主流厂商方面，市场呈 "双寡头主导 + 新兴玩家追赶" 格局。NVIDIA（英伟达）市场份额最高（消费级 + 数据中心级超 80%），拥有成熟 CUDA 生态（支持多数 AI 框架、专业软件），AI 加速技术领先，但价格偏高，部分专业卡有功能限制；AMD（超威）性价比高，支持 OpenCL/Vulkan 等开源框架（适配 Linux、开源 AI 项目），部分显卡支持显存扩展，不过生态成熟度略逊于 NVIDIA；新兴玩家中，英特尔 Arc 系列主打中端消费市场，国产厂商如华为昇腾、壁仞科技，聚焦国内 AI 与数据中心市场，适配国产化软件和芯片。

二.虚拟机安装显卡驱动文字介绍

虚拟机安装显卡驱动，核心需先区分 "使用虚拟显卡" 和 "使用物理显卡（PCI 直通）" 两种场景，二者操作逻辑和适用需求差异较大，具体流程如下：

核心场景区分

• 虚拟显卡驱动：由 VMware、VirtualBox 等虚拟机软件模拟生成（如 VMware SVGA II、VirtualBox VGA），仅需安装虚拟机自带的 "增强工具" 即可适配，操作简单，适合日常办公、简单图形界面显示（无 GPU 加速需求），驱动来源为虚拟机工具（如 VMware Tools、VirtualBox Guest Additions）。
• 物理显卡驱动：需先将宿主机的 NVIDIA/AMD 物理显卡通过 "PCI 直通" 技术分配给虚拟机，再安装显卡厂商官方驱动，步骤复杂但能发挥显卡真实性能，适合游戏、AI 计算、3D 渲染等需 GPU 性能的场景，驱动来源为显卡厂商官网（如 NVIDIA 官网、AMD 官网）。

虚拟显卡驱动安装（以主流虚拟机为例）

1. VMware Workstation（以 Windows 虚拟机为例）

1. 启动 Windows 虚拟机并进入桌面，点击 VMware 顶部菜单栏 "虚拟机"，选择 "安装 VMware Tools"（若已安装则显示 "重新安装 VMware Tools"）；
2. 虚拟机内会自动加载 VMware Tools 安装镜像，打开光盘驱动器，双击 "setup.exe"，按安装向导默认步骤完成安装，最后重启虚拟机；
3. 重启后，右键点击 "此电脑"→"管理"→"设备管理器"→"显示适配器"，若显示 "VMware SVGA 3D Adapter"（或类似名称）且无黄色感叹号，说明驱动安装成功。

2. VirtualBox（以 Linux 虚拟机为例）

1. 启动 Linux 虚拟机（如 Ubuntu）并进入桌面，点击 VirtualBox 顶部菜单栏 "设备"，选择 "安装增强功能"；
2. 若系统提示挂载镜像，点击 "是"，然后打开终端，执行命令 "sudo mount /dev/cdrom/media/cdrom" 挂载镜像，再进入挂载目录（cd /media/cdrom），执行 "sudo ./VBoxLinuxAdditions.run" 运行安装脚本；
3. 若安装过程中提示缺少依赖（如 gcc、make），按提示执行 "sudo apt install gcc make linux-headers-$(uname -r)" 安装依赖，完成后重启虚拟机；
4. 重启后，执行 "lspci | grep -i vga"，若显示 "VirtualBox Graphics Adapter" 且桌面分辨率可正常调整，说明驱动生效。

物理显卡驱动安装（需 PCI 直通，以 NVIDIA 显卡 + VMware Workstation+Linux 虚拟机为例）

1. 前置条件（关键，直通失败多因条件不满足）

• 宿主机硬件：CPU 需支持虚拟化技术（Intel VT-d/AMD Vi），主板支持 PCIe 直通，且配备支持 "GPU 直通" 的独立 NVIDIA 显卡（多数消费级、专业级显卡均支持）；
• 宿主机 BIOS 配置：重启宿主机，进入 BIOS（华硕按 Del、戴尔按 F2 等），找到 "Intel VT-d"（Intel CPU）或 "AMD Vi"（AMD CPU），设置为 "Enabled"，保存后重启；
• 虚拟机软件：需使用支持 PCI 直通的版本（如 VMware Workstation Pro 16+、VMware ESXi，免费版 VMware Player 不支持）。

2. 配置 VMware 显卡直通

1. 确保目标虚拟机处于 "关机" 状态，打开 VMware Workstation，右键点击该虚拟机→"设置"→"添加"；
2. 在 "添加硬件向导" 中选择 "PCI 设备"，点击 "下一步"，在 "可用 PCI 设备" 列表中勾选宿主机的 NVIDIA 显卡（如 "NVIDIA GeForce RTX 4070"），勾选 "为此设备启用 PCIe 直通"，点击 "完成" 并保存配置。

3. 安装物理显卡驱动

1. 启动虚拟机，执行 "lspci | grep -i nvidia"，若显示 NVIDIA 显卡型号（如 "NVIDIA Corporation RTX 4070"），说明显卡已成功直通；
2. 从 NVIDIA 官网下载对应显卡型号、对应虚拟机系统（如 Linux x86_64）的驱动安装包（.run 格式）；
3. 打开终端，赋予安装包执行权限（sudo chmod +x 驱动文件名.run），然后执行安装命令（sudo ./ 驱动文件名.run），按提示完成安装（期间需关闭图形界面，按向导提示操作即可）；
4. 安装完成后重启虚拟机，执行 "nvidia-smi"（NVIDIA 专用命令），若显示显卡型号、驱动版本、显存信息，说明物理显卡驱动安装成功。

常见问题

• 虚拟显卡驱动安装后分辨率异常：多为增强工具未正确安装，可卸载后重新安装，或检查虚拟机设置中 "显示" 的 "显存大小" 是否设置过低（建议设为 256MB 及以上）；
• 物理显卡直通失败：需重新检查宿主机 BIOS 中 VT-d/AMD Vi 是否开启，虚拟机是否关机状态配置直通，或显卡是否支持直通（部分早期低端显卡可能不支持）；
• NVIDIA 驱动安装提示 "未找到兼容显卡"：需确认显卡已成功直通到虚拟机，或驱动版本与显卡型号、系统版本不匹配，重新从官网下载对应版本驱动。

三、CentOS7与Ubuntu18安装显卡指导

1.安装系统（centos）

选择工作站版本并安装developmenttools工具包（必须项目）

2.安装必要依赖包（centos）

yum install gcc gcc-c++ make -y

3.禁用开源显卡驱动（centos）

echo "blacklist nouveau" >>/etc/modprobe.d/blacklist.conf

dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) --force

4.重启并安装驱动（通用）

init 3 #重启后进入图形安装
sh NVIDIA-Linux-x86_64-440.100.run -no-opengl-files #开始安装

注意：

-no-opengl-files

-no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件，这个参数最重要,如果不需要从显卡输出视频必须加此参数，否则黑屏（例如tesela诶vga显示系列）

-no-x-check 安装驱动时不检查X服务

-no-nouveau-check安装驱动时不检查nouveau

安装截图

Ubuntu 安装驱动类似，以下为特别注意不同点

1.安装依赖

apt-get install make gcc g++ -y

2.禁用开源驱动

echo "blacklist nouveau" >>/etc/modprobe.d/blacklist.conf

update-initramfs -u && init 6 #更新内核并重启

#安装驱动参考CentOS

5.安装cuda（后面内容为centos与ubuntu通用）

sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

安装中

安装成功

6.跑显卡压力测试查看显卡

mkdir test && cd test/

wget http://wili.cc/blog/entries/gpu-burn-0.9.tar.gz

tar -zxvf gpu_burn-0.9.tar.gz

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin

make

./gup_burn  600   #执行 测试600s

nvidia-smi -l #查看显卡状态

7.cpu压力测试

上传脚本位置

sh cpu_benchmark.sh #开始测试关机停止

#以下为脚本内容无需关心

#！/bin/bash
killall cat #kill  test_proces
rm -rf log #remove cmd file
ncpus='lscpu | grep "CUP(s):" | grep -v "NUMA" | awk'{print $2}''
CMD=" nohup cat /dec/urandom | md5sum & "
for i in 'seq 1 ${ncpus};do  echo $CMD >>log ; done
sh log
#cat /dev/urandom | md5sum

top #查看cpu负载

其他相关指令

nvcc -V #查看cuda版本

rpm -qa | grep -i cuda #检查是否通过yum或者rpm包安装cuda，无输出则为.run安装

ls /usr/local | grep cuda #检查是否为.run包安装

需根据安装方式卸载cuda

conda env list #查看conda环境

conda create -n ssssss python=3.9 #新建conda虚拟环境