Linux x64 (AMD64/EM64T) Display Driver
Обратите внимание, что многие сборки Linux предлагают собственные пакеты графических драйверов NVIDIA в родном формате управления сборкой. Они могут лучше сочетаться с остальной структурой сборки, и вы можете захотеть использовать их, а не официальный пакет NVIDIA.
Заметьте также, что пользователи SuSE должны ознакомиться с практическими рекомендациями по установке SuSE перед тем как скачивать драйвер. Инструкции по становке: после загрузки драйвера перейдите в каталог, содержащий пакет драйвера и установите его, запустив командой sh ./NVIDIA-Linux-x86-325.15-pkg1.run
На одном из завершающих этапов установки будет предложено обновить файл конфигурации. Разрешите программе обновить файл, отредактируйте его вручную под использование драйвера NVIDIA или запустите nvidia-xconfig Смотрите README для более подробных инструкций.
Более подробную информацию вы можете найти на нашем форуме, https://devtalk.nvidia.com/default/board/98/linux/.
GeForce 700 Series:
GeForce GTX 780, GeForce GTX 770, GeForce GTX 760
GeForce 700M Series (Notebooks):
GeForce GTX 780M, GeForce GTX 770M, GeForce GTX 765M, GeForce GTX 760M, GeForce GT 750M, GeForce GT 745M, GeForce GT 740M, GeForce GT 735M, GeForce GT 730M, GeForce GT 720M, GeForce 710M
GeForce 600 Series:
GeForce GTX 690, GeForce GTX 680, GeForce GTX 670, GeForce GTX 660 Ti, GeForce GTX 660, GeForce GTX 650 Ti BOOST, GeForce GTX 650 Ti, GeForce GTX 650, GeForce GT 645, GeForce GT 640, GeForce GT 630, GeForce GT 620, GeForce GT 610, GeForce 605
GeForce 600M Series (Notebooks):
GeForce GTX 680MX, GeForce GTX 680M, GeForce GTX 675MX, GeForce GTX 675M, GeForce GTX 670MX, GeForce GTX 670M, GeForce GTX 660M, GeForce GT 650M, GeForce GT 645M, GeForce GT 640M, GeForce GT 640M LE, GeForce GT 635M, GeForce GT 630M, GeForce GT 625M, GeForce GT 620M, GeForce 610M
GeForce 500 Series:
GeForce GTX 590, GeForce GTX 580, GeForce GTX 570, GeForce GTX 560 Ti, GeForce GTX 560 SE, GeForce GTX 560, GeForce GTX 555, GeForce GTX 550 Ti, GeForce GT 545, GeForce GT 530, GeForce GT 520, GeForce 510
GeForce 500M Series (Notebooks):
GeForce GTX 580M, GeForce GTX 570M, GeForce GTX 560M, GeForce GT 555M, GeForce GT 550M, GeForce GT 540M, GeForce GT 525M, GeForce GT 520M, GeForce GT 520MX
GeForce 400 Series:
GeForce GTX 480, GeForce GTX 470, GeForce GTX 465, GeForce GTX 460 SE v2, GeForce GTX 460 SE, GeForce GTX 460, GeForce GTS 450, GeForce GT 440, GeForce GT 430, GeForce GT 420, GeForce 405
GeForce 400M Series (Notebooks):
GeForce GTX 485M, GeForce GTX 480M, GeForce GTX 470M, GeForce GTX 460M, GeForce GT 445M, GeForce GT 435M, GeForce GT 425M, GeForce GT 420M, GeForce GT 415M, GeForce 410M
GeForce 300 Series:
GeForce GT 340, GeForce GT 330, GeForce GT 320, GeForce 315, GeForce 310
GeForce 300M Series (Notebooks):
GeForce GTS 360M, GeForce GTS 350M, GeForce GT 335M, GeForce GT 330M, GeForce GT 325M, GeForce GT 320M, GeForce 320M, GeForce 315M, GeForce 310M, GeForce 305M
GeForce 200 Series:
GeForce GTX 295, GeForce GTX 285, GeForce GTX 280, GeForce GTX 275, GeForce GTX 260, GeForce GTS 250, GeForce GTS 240, GeForce GT 230, GeForce GT 240, GeForce GT 220, GeForce G210, GeForce 210, GeForce 205
GeForce 200M Series (Notebooks):
GeForce GTX 285M, GeForce GTX 280M, GeForce GTX 260M, GeForce GTS 260M, GeForce GTS 250M, GeForce GT 240M, GeForce GT 230M, GeForce GT 220M, GeForce G210M
GeForce 100 Series:
GeForce GT 140, GeForce GT 130, GeForce GT 120, GeForce G100
GeForce 100M Series (Notebooks):
GeForce GTS 160M, GeForce GT 130M, GeForce GT 120M, GeForce G 110M, GeForce G 105M, GeForce G 103M, GeForce G 102M
GeForce 9 Series:
GeForce 9800 GX2, GeForce 9800 GTX/GTX+, GeForce 9800 GT, GeForce 9600 GT, GeForce 9600 GSO, GeForce 9600 GSO 512, GeForce 9600 GS, GeForce 9500 GT, GeForce 9500 GS, GeForce 9400 GT, GeForce 9400, GeForce 9300 GS, GeForce 9300 GE, GeForce 9300 SE, GeForce 9300, GeForce 9200, GeForce 9100
GeForce 9M Series (Notebooks):
GeForce 9800M GTX, GeForce 9800M GTS, GeForce 9800M GT, GeForce 9800M GS, GeForce 9700M GTS, GeForce 9700M GT, GeForce 9650M GT, GeForce 9650M GS, GeForce 9600M GT, GeForce 9600M GS, GeForce 9500M GS, GeForce 9500M G, GeForce 9400M G, GeForce 9400M, GeForce 9300M GS, GeForce 9300M G, GeForce 9200M GS, GeForce 9100M G
GeForce 8 Series:
GeForce 8800 Ultra, GeForce 8800 GTX, GeForce 8800 GTS 512, GeForce 8800 GTS, GeForce 8800 GT, GeForce 8800 GS, GeForce 8600 GTS, GeForce 8600 GT, GeForce 8600 GS, GeForce 8500 GT, GeForce 8400 GS, GeForce 8400 SE, GeForce 8400, GeForce 8300 GS, GeForce 8300, GeForce 8200, GeForce 8100 /nForce 720a
GeForce 8M Series (Notebooks):
GeForce 8800M GTX, GeForce 8800M GTS, GeForce 8800M GS, GeForce 8700M GT, GeForce 8600M GT, GeForce 8600M GS, GeForce 8400M GT, GeForce 8400M GS, GeForce 8400M G, GeForce 8200M G, GeForce 8200M
NVIDIA TITAN Series:
GeForce GTX TITAN
Quadro Series:
Quadro K5000, Quadro 6000, Quadro 5000, Quadro 4000, Quadro 2000, Quadro 2000D, Quadro 600, Quadro 410, Quadro 400
Quadro Series (Notebooks):
Quadro K5000M, Quadro K4000M, Quadro K3000M, Quadro K2000M, Quadro K1000M, Quadro K500M, Quadro 5010M, Quadro 5000M, Quadro 4000M, Quadro 3000M, Quadro 2000M, Quadro 1000M
Quadro FX Series:
Quadro CX, Quadro FX 370, Quadro FX 370 Low Profile, Quadro FX 380, Quadro FX 380 Low Profile, Quadro FX 570, Quadro FX 580, Quadro FX 1700, Quadro FX 1800, Quadro FX 3400/4400, Quadro FX 3700, Quadro FX 3800, Quadro FX 4600, Quadro FX 4700 X2, Quadro FX 4800, Quadro FX 5600, Quadro FX 5800
Quadro FX Series (Notebooks):
Quadro FX 3800M, Quadro FX 3700M, Quadro FX 3600M, Quadro FX 2800M, Quadro FX 2700M, Quadro FX 1800M, Quadro FX 1700M, Quadro FX 1600M, Quadro FX 880M, Quadro FX 770M, Quadro FX 570M, Quadro FX 380M, Quadro FX 370M, Quadro FX 360M
Quadro NVS Series:
Quadro NVS 290, Quadro NVS 295, NVS 510, NVS 315, NVS 310, NVS 300, Quadro NVS 420, Quadro NVS 450
Quadro NVS Series (Notebooks):
NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 5100M, NVS 4200M, NVS 3100M, NVS 2100M, Quadro NVS 320M, Quadro NVS 160M, Quadro NVS 150M, Quadro NVS 140M, Quadro NVS 135M, Quadro NVS 130M
Quadro Plex Series:
Quadro Plex Model II, Quadro Plex D Series, Quadro Plex Model IV, Quadro Plex 7000
Quadro Sync Series:
Quadro Sync, Quadro G-Sync II
Tesla K20Xm, Tesla K20m, Tesla K20s, Tesla K10
Tesla C2075, Tesla C2070, Tesla C2050, Tesla C1060, Tesla C870
M2090, M2075, M2070, M2070-Q, M2050, M1060
GRID Series:
GRID K2, GRID K520, GRID K1, GRID K340
Quadro NVS 290, Quadro NVS 295, NVS 510, NVS 315, NVS 310, NVS 300, Quadro NVS 420, Quadro NVS 450
NVS Series (Notebooks):
NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 5100M, NVS 4200M, NVS 3100M, NVS 2100M, Quadro NVS 320M, Quadro NVS 160M, Quadro NVS 150M, Quadro NVS 140M, Quadro NVS 135M, Quadro NVS 130M
ION (Desktops):
ION LE (Desktops):
NVIDIA Nsight Compute
NVIDIA® Nsight™ Compute is an interactive profiler for CUDA® and NVIDIA OptiX™ that provides detailed performance metrics and API debugging via a user interface and command-line tool. Users can run guided analysis and compare results with a customizable and data-driven user interface, as well as post-process and analyze results in their own workflows.
NVIDIA Nsight Compute is also available as part of the CUDA Toolkit.
Watch an overview video about how guided analysis in Nsight Compute assists CUDA kernel optimizations.
Highlighting GPU throughput, warp state statistics, and source code correlation.
Profile CUDA and OptiX
For developing with CUDA or OptiX, application-level performance tuning is just the beginning of GPU optimization. When a deeper dive into compute processes is needed, it’s crucial to have both visibility to hardware activity and the level of understanding required to optimize it. With NVIDIA Nsight Compute, you don’t have to be a hardware architecture expert to do this; Nsight Compute is a CUDA and OptiX profiler that detects performance issues, displays them intuitively, and delivers built-in guidance from NVIDIA engineers on how to resolve them.
Leverage NVIDIA’s Insight
Nsight Compute is designed to assist the hefty task of kernel profiling with a powerful set of tools bundled with NVIDIA’s own insights. By visualizing hardware performance metrics, it translates traditionally cryptic values into actionable information. The level of detail that Nsight Compute uncovers is ordered hierarchically, such that memory utilization can be correlated down to individual lines of source code. Built into every step of the process, guided analysis from NVIDIA’s own rule set identifies common performance limiters and offers valuable optimization advice.
Customize and Collaborate
For expert users, Nsight Compute can be extended with custom metric collection and analysis workflows. For cross-platform development, baseline comparisons reveal performance variations between different GPU architectures. For collaboration, dependencies and source information can be imported into the report and shared with colleagues and teams. Profiling can be conducted through the Nsight Compute GUI, or through the CLI; on the local device, or remotely. Python developers can leverage the NVRules API for automating analysis. Nsight Compute’s options for different development areas, experience levels, and project sizes are expansive.
Explore Key Features
Find Optimizations With Guided Analysis
Nsight Compute’s report pages provide insight into all aspects of a profile. The details page offers metrics that address overall GPU utilization, how performance is connected to various hardware concepts, and concludes with recommended optimization actions. Insights into performance problems and solutions from NVIDIA’s best practices are provided along the way via guided analysis. Baseline comparisons enable efficient feedback directly in the tool to understand the effects of any changes to the workload.
The details page raises flags on low GPU throughput and automatically detects performance limiters that are the potential source.
Memory chart visualizing data transfer, where pipelines are colored with a heatmap based on their utilization.
Inspect Memory Workload
Memory workload analysis builds a visualization of memory transfer sizes and throughput on the profiled architecture, as well as a guide for improving performance. Heatmaps allow users to intuitively understand potential bottlenecks and under-utilizations in the memory pipeline. Detailed tables for each hardware unit enable insight into the path from originating instruction to executed memory access.
Correlate Source Code With Detailed Instruction Metrics
Nsight Compute supports correlating efficiency metrics down to the individual lines of code that contribute to them. This includes connecting assembly (SASS) with PTX and higher-level code, such as CUDA C/C++, Fortran, OpenACC or python. A heat-map visualization highlights areas with high metric values to quickly locate problematic areas. Warp stall sampling identifies latency and inefficiency issues while instruction execution metrics indicate expensive code locations. Such detail empowers the scrutinous eye to tune performance at a precise degree.
Metrics corresponding to individual lines of code being profiled in the source page.
A CUDA graph visualizing how nodes are configured and connected.
Utilize CUDA Graphs and Interactive Profiling
Interactive profiling creates a live session where application state can be viewed dynamically and full control of the target is preserved. This allows you to step API calls, inspect resources, or experiment with different kernel configurations to readily make performance comparisons. Explore and export CUDA graphs to understand how they are connected and profile individual nodes or the entire graph with detailed hardware metrics.
Uplift OptiX Development
Nsight Compute is part of the NVIDIA Nsight Developer Tools suite, a collection of powerful tools, libraries, and SDKs that enable developers to build, debug, and profile software utilizing the latest accelerated computing hardware.
Acceleration structure viewer where with a hierarchical view on the left, a graphical view in the middle, and control options on the right.
View Other Tools Within the Nsight Suite
Nsight Compute is part of the NVIDIA Nsight Developer Tools suite; a collection of powerful tools, libraries, and SDKs that enable developers to build, debug, and profile software utilizing the latest accelerated computing hardware.
Nsight Graphics
NVIDIA Nsight™ Graphics is a standalone developer tool with ray-tracing support that enables you to debug, profile, and export frames built with Direct3D, Vulkan, OpenGL, OpenVR, and the Oculus SDK.
Nsight Deep Learning Designer
NVIDIA Nsight DL Designer is an integrated development environment that helps developers efficiently design and develop deep neural networks for in-app inference.
Nsight Systems
NVIDIA Nsight Systems is a system-wide performance analysis tool designed to visualize an application’s algorithms, help identify the largest opportunities to optimize, and tune to scale efficiently across any quantity or size of CPUs and GPUs.
Watch Nsight Developer Tools CUDA Tutorials
CUDA Developer Tools is a series of tutorial videos designed to get you started with using Nsight tools for CUDA development. It explores key features for CUDA profiling, debugging, and optimizing.
Режим on-demand в 435 драйвере nVidia
Видали, до чего этот мир докатился? Неужели нормальный оптимус в линуксах прям от производителя? Кто-нибудь у себя уже пробовал?
Попытался огуглить тему и нифига пока нет. И непонятно — никто не заметил этих изменений или оно просто дерьмово работает?
А хотелось бы понять, как именно работает механика этого ондеманда и похожа ли она на механизм работы бамблби или оно как-то само себе там будет решать, с какой видюхой запускать то или иное ПО
mega_venik ★★★
09.09.19 13:01:57 MSK
О, кажется, вот как оно работает:
Configure Graphics Applications to Render Using the GPU Screen To configure a graphics application to be offloaded to the NVIDIA GPU screen, set the environment variable __NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD to 1. If the graphics application uses Vulkan, that should be all that is needed. If the graphics application uses GLX, then also set the environment variable __GLX_VENDOR_LIBRARY_NAME to nvidia, so that GLVND loads the NVIDIA GLX driver. NVIDIA’s EGL implementation does not yet support PRIME render offload.
Examples:
__NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD=1 vkcube __NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD=1 __GLX_VENDOR_LIBRARY_NAME=nvidia glxinfo | grep vendor mega_venik ★★★
( 09.09.19 13:06:29 MSK ) автор топика
Ответ на: комментарий от mega_venik 09.09.19 13:06:29 MSK
NVIDIA’s EGL implementation does not yet support PRIME render offload.
На Wayland не заработает. Впрочем немногие композиторы wayland вообще будут работать на блобе. Но радоваться всё равно рано.
eternal_sorrow ★★★★★
( 09.09.19 13:15:35 MSK )
Ответ на: комментарий от eternal_sorrow 09.09.19 13:15:35 MSK
Ну кеды пока вообще на вяленом не работают например. Так что почему бы и не порадоваться уже этому:) В контексте того, что в бамблби никто не коммитил уже пять лет, это вообще отличная новость, имо
mega_venik ★★★
( 09.09.19 13:23:15 MSK ) автор топика
Тем временем завезли нормальный гуй для optimus на ubuntu
fallout4all ★★★★★
( 09.09.19 21:12:12 MSK )
Последнее исправление: fallout4all 09.09.19 21:12:26 MSK (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от fallout4all 09.09.19 21:12:12 MSK
Собственно, это как раз под обновление драйвера, да. Но, как по мне, довольно бесполезно, раз достаточно один раз в официальной невидеевой тулзе включить on-demand и потом пользоватьза переменными окружения при запуске конкретных программ
mega_venik ★★★
( 10.09.19 08:36:25 MSK ) автор топика
10 мая 2021 г.
Стоит 465 драйвер, при включенном ондеманде приложения чет запускаются все равно на встроенной карте. Или я не понял как она работает?
Включение гибридной графики в Ubuntu на ноутбуках Nvidia + Intel (OpenGL, Vulkan)
Это простая инструкция как включить гибридную графику intel-nvidia на ноутбуке. Чтобы определенные приложения запускались на дискретном чипе, а другие на встроенном. На свое удивление в интернете не нашел простую инструкцию того, как запускать определенные приложения, используя дискретную графику. Так что напишу так просто, на сколько считаю нужным
У меня система KDE Neon 5.21 — по большому счету — Ubuntu LTS с окружением рабочего стола KDE Plasma 5.21, видеочип GeForce MX150
1. Устанавливаем драйвер
a) Если у вас система на Qt (Как правило окружение KDE или LXQt), то с помощью данной команды через терминал загрузим программу для установки драйверов:
sudo apt install software-properties-qtЕсли у вас система на GTK то с помощью это команды:
sudo apt install software-properties-gtkХотя разницы принципиальной нет
b) Затем запускаем ее с правами root
sudo software-properties-qtМожно так же добавить ярлык для запуска в меню приложений
Инструкция для KDE
В папке ~/.local/share/applications/ создадим файл software properties qt.desktop с таким содержанием
[Desktop Entry] Categories=System;Settings; Comment[ru_RU]=drivers Comment=drivers Exec=konsole -e "~/.local/share/applications/software-properties-qt.sh" GenericName[ru_RU]=Установка драйверов\s GenericName=Установка драйверов\s Icon=systemsettings MimeType= Name[ru_RU]=software properties qt\n Name=software properties qt\n Path= StartupNotify=true Terminal=false TerminalOptions= Type=Application X-DBUS-ServiceName= X-DBUS-StartupType= X-KDE-SubstituteUID=false X-KDE-Username= И файл software properties qt.sh в той же папке:
#! /bin/bash echo software-properties-qt sudo /usr/bin/software-properties-qt После перезагрузки ярлык появится в меню
Но это далеко не обязательно, вполне достаточно запустить из консоли для наших целей настройки гибридной графики
c) Переходим на последнюю вкладку Additional drivers и устанавливаем нужный драйвер. Я выбрал самой последней версии, который не tested и не server
d) После установки перезагружаем устройство
2. Настраиваем видеокарту
a) Загружаем следующую программу:
sudo apt install nvidia-settingsb) Переходим в PRIME Profiles Здесь мы видим три пункта:
- NVIDIA (Performance Mode) — работать только на дискретной графике. Сильно потребляет батарею в несложных задачах, а так же ноутбук начинает греться. Зато система работает намного быстрее, но это того не стоит. У меня после установки драйвера этот пункт включился автоматически
- NVIDIA On-Demand — некоторые приложения будут использовать дискретную графику nvidia, но по-умолчанию встроенная intel. Как запустить конкретное приложение с дискретной графикой напишу дальше
- NVIDIA (Power Saving Mode) — отключение дискретной графики
Выбираем второй вариант — NVIDIA On-Demand , и перезагружаем систему
3. Запуск приложения с использованием дискретной графики
Это то, что сложнее всего гуглилось.
Для запуска приложения с использованием графики nvidia нужно задать для OpenGL две переменные среды:
__NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD=1 __GLX_VENDOR_LIBRARY_NAME=nvidiaдля Vulkan только:
__NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD=1Делать это надо перед командой для запуска приложения. Например, нам нужно запустить из терминала приложение program с использованием дискретной графики. Нужно вызвать его так:
__NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD=1 __GLX_VENDOR_LIBRARY_NAME=nvidia programСоответственно, если у приложения есть ярлык (.desktop) в меню приложений, то надо изменить команду запуска в ярлыке. В KDE Plasma нужно нажать на него ПКМ, открыть свойства (или «изменить приложение. «), перейти во вкладку «приложение» и перед командой приписать данную приставку. В других средах похожего стола примерно так же
Можно сделать это же действие через текстовый редактор. Открываем ярлык, находим Exec= , и приписываем перед коммандой данную приставку __NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD=1 __GLX_VENDOR_LIBRARY_NAME=nvidia
Заключение
Данный метод, как я понял, точно работают для программ, использующих библиотеки OpenGL и Vulkan. У меня, к сожалению, не получилось запустить так Windows приложение через Wine, которое использует DirectX, но это уже совсем другая история. (OpenGL приложения под Wine работают)
P.S. в комментариях (#comment_23011444) немного подсказали, что для работы с Proton (DirectX) есть такой док
- Настройка Linux
- *nix
- Видеокарты
- Игры и игровые консоли