在 Ubuntu 中设置 GPU (NVIDIA)（Intel 和 AMD）

<think>好的，我现在要回答用户的问题：在没有Nvidia显卡的情况下，如何在Ubuntu 18.04上配置使用GPU的方法。首先，我需要理解用户的需求。用户可能有一块非Nvidia的GPU，比如AMD或者Intel的集成显卡，想要在Ubuntu系统中启用它来进行图形处理或者计算任务，比如机器学习或者深度学习。不过，用户提到“使用GPU的方法”，这可能涉及到驱动安装和相关的计算框架支持。 首先，我需要确认Ubuntu 18.04支持哪些非Nvidia的GPU。常见的非Nvidia GPU包括AMD的Radeon系列和Intel的集成显卡。对于这些显卡，Ubuntu通常自带开源驱动，比如对于AMD的amdgpu驱动，以及Intel的i915驱动。用户可能需要安装额外的驱动或计算框架来利用GPU的计算能力，比如OpenCL或者Vulkan。 接下来，用户可能需要使用GPU进行加速计算，例如深度学习。由于没有Nvidia显卡，无法使用CUDA，但可以考虑其他替代方案，比如OpenCL或者ROCm（针对AMD显卡）。需要检查用户的GPU型号是否支持这些技术。 然后，我需要查阅相关资料，看看Ubuntu 18.04下如何配置这些驱动和框架。例如，安装AMD的ROCm平台可能需要添加特定的仓库，安装驱动和依赖项。对于Intel集成显卡，可能需要安装Intel的OpenCL运行时或使用Intel的Compute Runtime。 此外，用户可能想使用像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架，但这些框架通常默认支持CUDA。不过，现在PyTorch也支持通过ROCm在AMD GPU上运行，但需要确认版本兼容性。例如，PyTorch的ROCm版本是否支持Ubuntu 18.04，以及用户的AMD显卡型号是否在支持列表中。 另外，如果用户只是想使用GPU进行图形显示，那么Ubuntu自带的开源驱动可能已经足够，不需要额外配置。但如果需要计算加速，可能需要更多的步骤。 现在需要整理步骤： 1. 确定GPU型号和品牌。 2. 安装对应的开源或专有驱动。 3. 配置计算框架，如OpenCL或ROCm。 4. 安装支持这些框架的深度学习库。 可能的问题包括驱动兼容性、框架支持的版本、以及性能优化。此外，用户需要注意Ubuntu 18.04的软件包版本可能较旧，可能需要添加第三方仓库或手动安装较新的软件。 例如，对于AMD显卡，安装ROCm的步骤可能包括： - 添加ROCm的APT仓库。 - 安装ROCm内核和用户空间驱动。 - 配置用户组和权限。 - 验证安装。 对于Intel显卡，可能需要安装intel-compute-runtime来启用OpenCL支持。 同时，用户可能需要安装Mesa驱动来支持Vulkan，这可以通过安装mesa-vulkan-drivers包来实现。 总结来说，步骤大致如下： 1. 确认GPU型号。 2. 安装对应的驱动（amdgpu、Intel HD Graphics驱动等）。 3. 安装计算框架如ROCm（AMD）或OpenCL（Intel）。 4. 配置深度学习框架以使用这些计算后端。 此外，可能需要处理依赖项和权限问题，例如将用户加入video或render组。 需要确保引用的资料中的内容是否相关。用户提供的引用都是关于安装Nvidia驱动的，这可能不适用于当前问题，但可以提醒用户如果使用Nvidia显卡需要那些步骤，而当前情况是相反的。因此，可能需要忽略这些引用，或者指出如果用户有Nvidia以外的GPU该如何处理。 最后，生成相关问题，例如如何检查GPU型号、如何安装AMD ROCm、如何配置PyTorch使用AMD GPU等。</think>### 非NVIDIA显卡的GPU配置方法（Ubuntu 18.04） 若需在Ubuntu 18.04上使用非NVIDIA GPU（如AMD或Intel显卡），需根据显卡类型选择对应的驱动和计算框架。以下是具体步骤： --- #### **1. 确认GPU型号** 通过终端命令查看显卡信息： ```bash lspci | grep -i vga # 查看显卡型号 ``` - **AMD显卡**：需使用开源驱动`amdgpu`或专有驱动`amdgpu-pro`。 - **Intel集成显卡**：默认使用开源驱动`i915`，需安装Intel计算运行时。 --- #### **2. 安装驱动与计算框架** ##### **AMD显卡配置** 1. **安装开源驱动**（默认已集成）： ```bash sudo apt install mesa-utils # 验证OpenGL支持 glxinfo | grep "OpenGL version" ``` 2. **安装ROCm（支持GPU计算）**： - 添加ROCm仓库： ```bash wget -qO - https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | sudo apt-key add - echo 'deb [arch=amd64] http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/ ubuntu main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list ``` - 安装ROCm： ```bash sudo apt update sudo apt install rocm-dkms # 安装内核模块和用户态工具 ``` - 配置用户权限： ```bash sudo usermod -a -G video $USER # 将当前用户加入video组 reboot # 重启生效 ``` - 验证安装： ```bash rocminfo # 查看ROCm设备信息 ``` ##### **Intel显卡配置** 1. **安装OpenCL支持**： ```bash sudo apt install intel-opencl-icd # 安装Intel OpenCL运行时 ``` 2. **安装计算运行时（可选）**： ```bash sudo apt install intel-compute-runtime # 支持更高性能计算 ``` --- #### **3. 配置深度学习框架** - **PyTorch（AMD GPU）**： - 安装支持ROCm的PyTorch版本： ```bash pip3 install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.2 ``` - 验证GPU是否可用： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 若返回True，则支持ROCm加速 ``` - **TensorFlow（OpenCL支持）**： - 使用`PlaidML`作为后端（支持AMD/Intel GPU）： ```bash pip install plaidml-keras plaidbench plaidml-setup # 配置默认设备 ``` --- #### **4. 其他工具** - **Vulkan支持**（跨平台图形/计算API）： ```bash sudo apt install mesa-vulkan-drivers vulkan-utils # 安装Vulkan驱动和工具 vulkaninfo # 验证支持情况 ``` --- #### **注意事项** 1. **兼容性检查**：部分旧型号GPU可能不支持ROCm或OpenCL加速，需参考厂商文档[^4]。 2. **性能差异**：非NVIDIA GPU在深度学习任务中可能性能较弱，且框架支持有限。 ---