NVIDIA 驱动与 CUDA 安装指南


1. 概述

本指南详细说明如何在 Linux 系统上下载、安装并验证 NVIDIA GPU 驱动CUDA Toolkit

驱动与 CUDA 的关系

组件 作用 安装包 验证命令
NVIDIA 驱动 操作系统与 GPU 硬件之间的通信层,提供内核模块和用户态库 NVIDIA-Linux-x86_64-*.run nvidia-smi
CUDA Toolkit GPU 并行计算开发工具包,包含编译器 (nvcc)、运行时库、示例代码 cuda_*_linux.run nvcc --version

版本兼容性规则: nvidia-smi 显示的 CUDA 版本(Driver API)必须 大于或等于 nvcc --version 显示的 CUDA 版本(Runtime API)。

驱动分支 最新版本 支持 CUDA 支持架构
R590 590.48.01 13.1 Blackwell, Hopper, Ada, Ampere
R580 580.105.08 13.0 Hopper, Ada, Ampere
R570 570.133.20 12.8 Hopper, Ada, Ampere, Turing
R550 550.144.03 12.4 Hopper, Ada, Ampere, Turing
R535 535.86.10 12.2 H800, L40S (特定硬件)
R510 510.47.03 11.6 A30, A100 (特定硬件)
R470 470.82.01 11.4 T4, P4 (特定硬件)

支持的操作系统


2. 如何下载 NVIDIA 驱动

2.1 官网手动下载

GeForce 驱动: https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

选择流程:

  1. 产品类型: GeForce
  2. 产品系列: 根据 GPU 型号选择(如 GeForce RTX 40 Series)
  3. 产品型号: 选择具体 GPU(如 GeForce RTX 4090)
  4. 操作系统: Linux 64-bit
  5. 语言: Chinese (Simplified)
  6. 点击 搜索下载

Data Center 驱动: https://www.nvidia.com/en-us/drivers/

选择流程:

  1. Product Type: Data Center / Tesla
  2. Product Series: 根据 GPU 型号选择(如 H-Series, A-Series, T-Series)
  3. Product: 选择具体 GPU(如 NVIDIA H100, NVIDIA A100, NVIDIA T4)
  4. Operating System: Linux 64-bit
  5. 点击 SearchDownload

2.2 命令行直接下载

使用 wget 直接下载 .run 文件(无需浏览器):

Data Center 驱动示例:

# R590 最新版 (2025-12)
$ wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/590.48.01/NVIDIA-Linux-x86_64-590.48.01.run

# R580 生产版 (2025-11)
$ wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/580.105.08/NVIDIA-Linux-x86_64-580.105.08.run

# R570 LTS 版 (2025-04)
$ wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/570.133.20/NVIDIA-Linux-x86_64-570.133.20.run

常见 GPU 推荐驱动版本:

GPU 型号 推荐驱动 下载链接
H100/H200/H800 R580 或 R590 https://www.nvidia.com/en-us/drivers/details/257732/
A100/A800 R580 https://www.nvidia.com/en-us/drivers/details/257732/
A30/A40 R580 同上
L40S R550 或 R580 https://www.nvidia.com/en-us/drivers/
T4 R470 或 R550 https://www.nvidia.com/en-us/drivers/
RTX 4090/4080 R590 https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
RTX 2080 Ti R455 或 R550 https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

2.3 本地下载📁 本地下载

提示:点击按钮将打开网络文件夹,点击即可下载

本地服务器已预置常用 GPU 的 NVIDIA 驱动 .run 安装文件:

驱动版本 适用 GPU 文件名
R590 (590.48.01) H100/H200, RTX 4090 NVIDIA-Linux-x86_64-590.48.01.run
R580 (580.105.08) H100, A100/A800, L40S NVIDIA-Linux-x86_64-580.105.08.run
R570 (570.133.20) Hopper, Ada, Ampere, Turing NVIDIA-Linux-x86_64-570.133.20.run
R550 (550.144.03) T4, RTX 2080 Ti NVIDIA-Linux-x86_64-550.144.03.run
R470 (470.82.01) T4, P4 NVIDIA-Linux-x86_64-470.82.01.run

2.4 包管理器安装

RHEL/CentOS/Rocky:

# 安装 EPEL 和 ELRepo
$ sudo yum install -y epel-release
$ sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org
$ sudo yum install -y https://www.elrepo.org/elrepo-release-7.el7.elrepo.noarch.rpm

# 检测并安装推荐驱动
$ sudo yum install -y nvidia-detect
$ nvidia-detect           # 查看推荐版本
$ sudo yum install -y kmod-nvidia
$ sudo reboot

Ubuntu/Debian:

# Ubuntu 自动检测并安装推荐驱动
$ sudo apt update
$ sudo apt install -y ubuntu-drivers-common
$ ubuntu-drivers devices    # 查看可用驱动
$ sudo apt install -y nvidia-driver-590   # 安装指定版本
$ sudo reboot

3. 如何下载 CUDA Toolkit

3.1 官网下载

CUDA Toolkit 下载页面: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

选择流程:

  1. Operating System: Linux
  2. Architecture: x86_64(或 sbsa for ARM)
  3. Distribution: 选择你的系统(Ubuntu / RHEL / Debian / Fedora 等)
  4. Version: 选择系统版本号
  5. Installer Type: runfile (local) (推荐,通用性最强)

页面将自动生成 wget 下载命令。

CUDA 历史版本: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

3.2 命令行直接下载

最新 CUDA 13.x 系列:

# CUDA 13.1 + Driver 590 (runfile)
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.1.0/local_installers/cuda_13.1.0_590.48.01_linux.run

# CUDA 13.0 + Driver 580 (runfile)
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.0.1/local_installers/cuda_13.0.1_580.105.08_linux.run

常用 CUDA 版本:

# CUDA 12.9 + Driver 575
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.9.1/local_installers/cuda_12.9.1_575.57.08_linux.run

# CUDA 12.2 + Driver 535 (H800 常用)
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run

# CUDA 11.6 + Driver 510 (A30 常用)
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run

# CUDA 11.1 + Driver 455 (RTX 2080 Ti 常用)
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

3.3 本地下载📁 本地下载

提示:点击按钮将打开网络文件夹,点击即可下载

本地服务器已预置常用 CUDA Toolkit .run 安装文件:

CUDA 版本 包含驱动 文件名
CUDA 13.1 R590 (590.48.01) cuda_13.1.0_590.48.01_linux.run
CUDA 13.0 R580 (580.105.08) cuda_13.0.1_580.105.08_linux.run
CUDA 12.9 R575 (575.57.08) cuda_12.9.1_575.57.08_linux.run
CUDA 12.2 R535 (535.86.10) cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run
CUDA 11.6 R510 (510.39.01) cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run

3.4 发行版包安装

Ubuntu (deb local):

$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-ubuntu2404.pin
$ sudo mv cuda-ubuntu2404.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.1.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2404-13-1-local_13.1.0-590.48.01-1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2404-13-1-local_13.1.0-590.48.01-1_amd64.deb
$ sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2404-13-1-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cuda-toolkit-13-1

RHEL/Rocky (rpm local):

$ sudo rpm -i cuda-repo-rhel8-13-1-local-13.1.0_590.48.01-1.x86_64.rpm
$ sudo dnf clean all
$ sudo dnf -y install cuda-toolkit-13-1

4. 如何安装 NVIDIA 驱动

★ 4.1 安装前准备

4.1.1 确认 GPU 已被系统识别

$ lspci | grep -i nvidia
# 应看到类似: 3b:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GA100 [A100] (rev a1)

若无输出 → 检查 GPU 是否正确插入,BIOS 中是否启用了对应 PCIe 插槽。

4.1.2 安装编译依赖

RHEL/CentOS/Rocky:

$ sudo yum install -y gcc gcc-c++ make kernel-devel-$(uname -r) dkms
$ sudo yum groupinstall -y "Development Tools"

Ubuntu/Debian:

$ sudo apt update
$ sudo apt install -y gcc g++ make build-essential dkms linux-headers-$(uname -r)

4.1.3 ★ 禁用 Nouveau 开源驱动

Nouveau 是 Linux 自带的 NVIDIA 开源驱动,与官方驱动冲突,安装前必须禁用。

方法一:手动禁用 (通用):

# 1. 创建黑名单配置文件
$ sudo bash -c "cat > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf << EOF
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
EOF"

# 2. 重建 initramfs
# RHEL/CentOS 7
$ sudo dracut --force
# RHEL/CentOS 8/9, Fedora
$ sudo dracut -f /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
# Ubuntu/Debian
$ sudo update-initramfs -u

# 3. ★ 重启系统
$ sudo reboot

方法二:卸载 Nouveau (Ubuntu/Debian):

$ sudo apt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau

4.1.4 确认 Nouveau 已被禁用

$ lsmod | grep nouveau
# 应无输出

4.1.5 关闭图形界面 (可选,服务器通常不需要)

# 设为多用户文本模式
$ sudo systemctl set-default multi-user.target
$ sudo systemctl isolate multi-user.target

# 或临时停止显示管理器
$ sudo service gdm stop    # GNOME
$ sudo service lightdm stop # LightDM

4.2 .run 文件安装 (★ 通用推荐方法)

.run 文件是 NVIDIA 官方提供的最通用安装方式,适用于所有 Linux 发行版。

方法一:静默安装 (Silent Install,服务器推荐):

$ chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run
$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --silent --disable-nouveau --dkms
# 参数说明:
#   --silent              静默安装,无交互提示
#   --disable-nouveau     自动禁用 Nouveau 驱动
#   --dkms                使用 DKMS 管理内核模块,内核升级后自动重建

静默安装可选参数:

参数 说明
--silent 静默模式,无交互
--disable-nouveau 自动检查并禁用 Nouveau
--dkms 使用 DKMS 注册内核模块
--no-opengl-files 不安装 OpenGL 库(服务器推荐,避免与系统 Mesa 冲突)
--no-questions 跳过所有确认问题
--ui=none 不使用 GUI 界面
--log-file-name= 指定安装日志路径

方法二:交互式安装:

$ chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run
$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run
# 依次回答:
# 1. Accept EULA (选择 Accept)
# 2. Install NVIDIA's 32-bit compatibility libraries (服务器选 No)
# 3. Would you like to run nvidia-xconfig? (选 No)
# 4. Install DKMS? (选 Yes)

4.3 RPM 包安装 (RHEL/CentOS/Rocky)

适用于有本地 RPM 仓库的场景:

# 1. 安装本地仓库 RPM
$ sudo rpm -i nvidia-driver-local-repo-rhel8-580.82.07-1.0-1.x86_64.rpm

# 2. 刷新仓库并安装
$ sudo dnf clean all
$ sudo dnf -y module install nvidia-driver:latest-dkms
# 或安装特定版本
$ sudo dnf -y install cuda-drivers

# 3. 重启
$ sudo reboot

4.4 DEB 包安装 (Ubuntu/Debian)

# 1. 安装本地仓库 DEB
$ sudo dpkg -i nvidia-driver-local-repo-debian12-580.105.08_1.0-1_amd64.deb

# 2. 导入 GPG Key
$ sudo cp /var/nvidia-driver-local-repo-*/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

# 3. 更新并安装
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -y install cuda-drivers

# 4. 重启
$ sudo reboot

4.5 安装后重启并验证

$ sudo reboot

# 重启后检查
$ nvidia-smi

5. 如何安装 CUDA Toolkit

5.1 Runfile 安装 (★ 推荐/通用方法)

方法一:静默安装:

$ chmod +x cuda_*_linux.run
$ sudo sh cuda_*_linux.run --silent --toolkit --override
# 参数说明:
#   --silent              静默安装
#   --toolkit              仅安装 CUDA Toolkit (不安装驱动)
#   --override             覆盖已存在的文件

如果驱动还未安装,可同时安装驱动:

$ sudo sh cuda_*_linux.run --silent --toolkit --driver --override
# --driver: 同时安装 CUDA runfile 中自带的 NVIDIA 驱动

方法二:交互式安装:

$ sudo sh cuda_*_linux.run

交互步骤:

  1. 输入 accept 并回车(接受 EULA)
  2. 使用方向键和空格键选择/取消组件:
  1. 选择 Install 回车

5.2 DEB/RPM 包安装

参见 3.3 发行版包安装,下载的 deb/rpm 已包含 CUDA 和驱动。

仅安装 CUDA 工具包 (不含驱动):

# Ubuntu
$ sudo apt-get install -y cuda-toolkit-13-1

# RHEL
$ sudo dnf install -y cuda-toolkit-13-1

★ 5.3 环境变量配置

安装完成后必须配置环境变量:

# 编辑 ~/.bashrc
$ vi ~/.bashrc

# 添加以下内容 (根据实际安装路径调整版本号)
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

# 如果安装了特定版本:
# export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-13.1
# export PATH=/usr/local/cuda-13.1/bin:$PATH
# export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-13.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

# 使配置生效
$ source ~/.bashrc

验证环境变量:

$ echo $CUDA_HOME
# /usr/local/cuda

$ which nvcc
# /usr/local/cuda/bin/nvcc

5.4 多版本 CUDA 共存与切换

# 查看已安装的 CUDA 版本
$ ls /usr/local/ | grep cuda

# 切换版本 (更新软链接)
$ sudo rm -rf /usr/local/cuda
$ sudo ln -s /usr/local/cuda-13.1 /usr/local/cuda  # 切换到 13.1
$ sudo ln -s /usr/local/cuda-12.9 /usr/local/cuda  # 切换到 12.9

# 验证
$ nvcc --version

6. 如何检查是否安装成功

6.1 驱动验证 — nvidia-smi

$ nvidia-smi

期望输出:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 590.48.01    Driver Version: 590.48.01    CUDA Version: 13.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA A100          On  | 00000000:3B:00.0 Off |                    0 |
| N/A   32C    P0    49W / 400W |      0MiB / 40960MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

关键检查点:

实时监控:

$ nvidia-smi -l 1            # 每秒刷新
$ watch -n 1 nvidia-smi       # 同上
$ nvidia-smi -q               # 详细查询模式
$ nvidia-smi topo -m          # GPU 拓扑连接矩阵

6.2 CUDA 验证 — nvcc

$ nvcc --version
# 或
$ nvcc -V

期望输出:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2025 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Nov_11_10:00:00_PST_2025
Cuda compilation tools, release 13.1, V13.1.105
Build cuda_13.1.r13.1/compiler.35062945_0

★ 6.3 版本兼容性检查

# 查看驱动支持的 CUDA 版本 (Driver API)
$ nvidia-smi | grep "CUDA Version"
# CUDA Version: 13.1

# 查看已安装的 CUDA 版本 (Runtime API)
$ nvcc --version | grep "release"
# Cuda compilation tools, release 13.1, V13.1.105

规则: nvidia-smi 的 CUDA Version 必须 >= nvcc 的 release version。

驱动 CUDA 版本 可用的 Toolkit 版本
13.1 13.1, 13.0, 12.x, 11.x
13.0 13.0, 12.x, 11.x
12.8 12.8, 12.x, 11.x
12.2 12.2, 12.1, 12.0, 11.x

6.4 内核模块验证

$ lsmod | grep nvidia

期望输出:

nvidia_drm            143360  0
nvidia_modeset       1540096  1 nvidia_drm
nvidia_uvm           5943296  0
nvidia              85569536  2 nvidia_uvm,nvidia_modeset
drm_kms_helper        307200  2 ast,nvidia_drm
drm                   655360  6 drm_kms_helper,ast,nvidia_drm,nvidia

6.5 编译测试 — deviceQuery

编译并运行 CUDA examples 中的 deviceQuery:

# 进入 CUDA Samples 目录
$ cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
# 或 $ cd ~/NVIDIA_CUDA-13.1_Samples/1_Utilities/deviceQuery

# 编译
$ make

# 运行
$ ./deviceQuery

期望输出末尾:

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 13.1, CUDA Runtime Version = 13.1, NumDevs = 1
Result = PASS

6.6 常见问题排查

错误 原因 解决方法
nvidia-smi: command not found 驱动未安装或 PATH 未包含 检查驱动是否安装: ls /usr/bin/nvidia-smi
Failed to initialize NVML 内核模块未加载 sudo modprobe nvidia,检查 `dmesg \ grep NVRM`
nvcc: command not found CUDA 未安装或环境变量未设置 检查 ls /usr/local/cuda/bin/nvcc,重新 source ~/.bashrc
Nouveau still loaded Nouveau 未完全禁用 确认黑名单配置,重建 initramfs,强制重启
GCC version mismatch 系统 GCC 版本与驱动要求不匹配 安装匹配的 GCC 版本,或使用 --no-cc-version-check
Unable to determine the device handle GPU 未初始化 /etc/default/grub 中添加 pci=reallocupdate-grub
libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.20 not found 系统 libstdc++ 版本过旧 升级系统或安装 compat-libstdc++ 包

7. 一键安装脚本

基于 install_gpu_driver.sh.txt 改进的完整自动安装脚本:

#!/bin/bash
# ──────────────────────────────────────────────
# NVIDIA 驱动 + CUDA 一键安装脚本
# 用法: bash install_gpu.sh
# ──────────────────────────────────────────────
set -e

# ★ 配置区 — 根据实际文件修改
DRIVER_FILE="NVIDIA-Linux-x86_64-590.48.01.run"
CUDA_FILE="cuda_13.1.0_590.48.01_linux.run"

echo "========================================="
echo " NVIDIA 驱动 & CUDA 自动安装脚本"
echo "========================================="
echo " 驱动: $DRIVER_FILE"
echo " CUDA: $CUDA_FILE"
echo "========================================="

# ── 1. 检查 root ──────────────────────────────
if [ "$(id -u)" -ne 0 ]; then
    echo "错误: 请使用 root 权限运行此脚本"
    exit 1
fi

# ── 2. 检查文件 ──────────────────────────────
if [ ! -f "$DRIVER_FILE" ]; then
    echo "错误: 找不到驱动文件 $DRIVER_FILE"
    exit 1
fi
if [ ! -f "$CUDA_FILE" ]; then
    echo "错误: 找不到 CUDA 文件 $CUDA_FILE"
    exit 1
fi

# ── 3. 检查是否已安装 ─────────────────────────
if command -v nvidia-smi &>/dev/null; then
    echo "NVIDIA 驱动已安装:"
    nvidia-smi | head -1
    read -p "是否重新安装?(y/N) " -n 1 -r
    echo
    if [[ ! $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
        echo "跳过驱动安装"
        DRIVER_SKIP=true
    fi
fi

# ── 4. 安装编译依赖 ──────────────────────────
echo ">>> 安装编译依赖..."
if command -v apt-get &>/dev/null; then
    apt-get update -qq
    apt-get install -y -qq gcc g++ make build-essential dkms linux-headers-$(uname -r)
elif command -v dnf &>/dev/null; then
    dnf install -y gcc gcc-c++ make kernel-devel-$(uname -r) dkms epel-release
elif command -v yum &>/dev/null; then
    yum install -y gcc gcc-c++ make kernel-devel-$(uname -r) dkms epel-release
fi

# ── 5. 禁用 Nouveau ──────────────────────────
echo ">>> 禁用 Nouveau..."
cat > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf << EOF
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
EOF

if command -v dracut &>/dev/null; then
    dracut --force 2>/dev/null || dracut -f /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
elif command -v update-initramfs &>/dev/null; then
    update-initramfs -u
fi

# ── 6. 安装驱动 ──────────────────────────────
if [ "$DRIVER_SKIP" != "true" ]; then
    echo ">>> 安装 NVIDIA 驱动..."
    chmod +x "$DRIVER_FILE"
    ./"$DRIVER_FILE" --silent --disable-nouveau --dkms --no-opengl-files
    echo "驱动安装完成,等待内核模块加载..."
    sleep 3
fi

# ── 7. 安装 CUDA ──────────────────────────────
echo ">>> 安装 CUDA Toolkit..."
chmod +x "$CUDA_FILE"
./"$CUDA_FILE" --silent --toolkit --override

# ── 8. 配置环境变量 ──────────────────────────
echo ">>> 配置环境变量..."
CUDA_BIN=$(ls -d /usr/local/cuda/bin 2>/dev/null || echo "")
if [ -n "$CUDA_BIN" ]; then
    if ! grep -q "cuda/bin" /etc/profile.d/cuda.sh 2>/dev/null; then
        cat > /etc/profile.d/cuda.sh << 'EOF'
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
EOF
        chmod 644 /etc/profile.d/cuda.sh
        echo "环境变量已写入 /etc/profile.d/cuda.sh"
    fi
fi

# ── 9. 启用持久模式 ──────────────────────────
echo ">>> 启用 GPU 持久模式..."
nvidia-smi -pm 1 2>/dev/null || true

# ── 10. 验证 ─────────────────────────────────
echo ""
echo "========================================="
echo " 安装完成!"
echo "========================================="
echo ""
echo "驱动版本:"
nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader 2>/dev/null || echo "请重启后运行 nvidia-smi"
echo ""
echo "CUDA 版本:"
nvcc --version 2>/dev/null | grep release || echo "请执行 source /etc/profile.d/cuda.sh"
echo ""
echo "★★★ 请重启系统: sudo reboot ★★★"

使用方法:

# 1. 将脚本和驱动/CUDA 文件放在同一目录
$ ls
install_gpu.sh  NVIDIA-Linux-x86_64-590.48.01.run  cuda_13.1.0_590.48.01_linux.run

# 2. 修改脚本中的文件名 (如需要)
$ vi install_gpu.sh

# 3. 运行
$ sudo bash install_gpu.sh

# 4. 重启
$ sudo reboot

# 5. 验证
$ nvidia-smi
$ nvcc --version

8. 参考链接

NVIDIA 官方

资源 链接
GeForce 驱动下载 https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
Data Center 驱动下载 https://www.nvidia.com/en-us/drivers/
CUDA Toolkit 下载 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
CUDA 历史版本 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA 安装指南 (Linux) https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/
Data Center 驱动文档 https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/

内部资源

资源 路径
GPU 驱动安装 SOP NVIDIA 驱动\GPU_Install-Drive_操作说明.docx
H800 Debian 安装指南 NVIDIA 驱动\H800\readme.txt
T4 安装 SOP NVIDIA 驱动\ningde-T4\P4_T4 驱动安装SOP .docm
GPU TEST SOP NVIDIA 驱动\Geforce RTX 2080TI\GPU TEST SOP.docx
安装.docx NVIDIA 驱动\安装.docx

最后更新: 2026-05-29 适用驱动: R590 / R580 / R570 / R550 / R535 / R510 / R470 适用系统: RHEL/CentOS 7/8/9, Rocky Linux 8/9, Ubuntu 20.04/22.04/24.04, Debian 10/11/12