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服务器显卡驱动（GPU）的安装和配置是确保高性能计算、图形处理以及深度学习任务顺利进行的关键步骤，以下是详细的指南，包括小标题和单元表格：

确定显卡型号

在安装驱动之前，需要先确定你的显卡型号，可以通过以下命令查看显卡信息：

lspci | grep -i nvidia

获取管理员权限

由于驱动安装需要管理员权限，因此需要切换到root用户或使用sudo命令：

sudo -s

禁用nouveau驱动

在安装NVIDIA驱动之前，需要禁用nouveau驱动，这可以通过将nouveau添加到黑名单文件来完成：

echo "blacklist nouveau" | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
echo "options nouveau modeset=0" | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
sudo update-initramfs -u
reboot

下载驱动程序

访问[NVIDIA官方驱动下载页面](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn)，根据实例操作系统及GPU规格选择相应的驱动版本进行下载。

设置权限并运行安装脚本

为下载的驱动程序添加执行权限，并运行安装脚本：

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-xxxx.xx.run
sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxxx.xx.run

在安装过程中，按照提示接受许可协议，并根据需要指定安装选项（通常可以选择默认选项）。

确认驱动程序安装

安装完成后，可以通过以下命令确认驱动程序是否成功安装：

nvidia-smi -q | head

如果返回已安装的NVIDIA驱动程序版本和有关GPU的详细信息，则说明驱动安装成功。

重启服务器

为了应用更改，建议重启服务器：

sudo reboot

安装CUDA和cuDNN（可选）

如果你需要进行深度学习等高性能计算任务，还需要安装CUDA和cuDNN，可以访问[NVIDIA CUDA下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载相应版本的CUDA Toolkit，并按照官方文档进行安装，cuDNN可以从[GitHub](https://github.com/NVIDIA/cuDNN)下载并安装。

9. 测试Docker容器调用GPU服务（可选）

如果你使用的是Docker容器，并且希望容器内能够调用GPU服务，还需要安装nvidia-docker2，具体步骤如下：

Ubuntu系统安装

添加Docker GPG key和软件源
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

CentOS系统安装

添加Docker GPG key和软件源
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
    curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
sudo yum install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

通过以上步骤，你应该能够在服务器上成功安装并配置NVIDIA显卡驱动（GPU），并根据需要安装CUDA和cuDNN进行高性能计算任务。