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Ubuntu显卡驱动安装全攻略：5070 Ti笔记本环境配置

主机测评网
系统教程
2026-02-10
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Ubuntu显卡驱动安装全攻略：5070 Ti笔记本环境配置

解决No devices were found与sm120错误（Ubuntu 20.04）

在本教程中，我们将详细介绍在Ubuntu 20.04系统上为NVIDIA 5070 Ti笔记本电脑安装显卡驱动、配置Pytorch等深度学习环境的过程。针对常见的“No devices were found”和“不支持sm120”错误，提供解决方案。本教程适合小白用户，步骤详细，确保你能顺利完成Ubuntu显卡驱动安装和NVIDIA 5070 Ti配置。

一、准备工作

首先，更新系统包列表，确保软件源最新：

    sudo apt updatesudo apt upgrade

检查显卡硬件信息，确认NVIDIA显卡被识别：

    lspci | grep -i nvidia

如果输出显示NVIDIA显卡，如GeForce RTX 5070 Ti，则硬件正常。接下来，进入Ubuntu显卡驱动安装步骤。

二、安装NVIDIA显卡驱动

Ubuntu 20.04提供多种驱动安装方式。推荐使用官方PPA库，自动化安装适合的驱动版本：

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt updatesudo ubuntu-drivers autoinstall

或者，手动指定驱动版本（如nvidia-driver-525），但需根据显卡型号选择。安装后重启系统：

    sudo reboot

重启后，验证驱动安装，运行：

    nvidia-smi

如果输出显卡详细信息，说明NVIDIA 5070 Ti配置成功。如果出现“No devices were found”错误，请继续以下解决步骤。

三、解决“No devices were found”错误

此错误通常由Nouveau开源驱动冲突或安全启动引起。解决方法如下：

禁用Nouveau驱动：编辑文件 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf，添加以下内容：
```
blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0
```
然后更新initramfs：
```
sudo update-initramfs -u
```
禁用安全启动：进入BIOS/UEFI设置，找到Secure Boot选项并禁用。
再次重启系统，运行 nvidia-smi 检查。如果问题依旧，尝试从NVIDIA官网下载驱动并手动安装。

Ubuntu显卡驱动安装全攻略：5070 Ti笔记本环境配置 Ubuntu显卡驱动安装 NVIDIA 5070 Ti配置 Pytorch环境搭建 sm120错误解决第1张

四、安装CUDA和cuDNN

为支持深度学习，需要安装CUDA和cuDNN。访问NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，如CUDA 11.8版本：

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.runsudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

安装时，注意不重复安装驱动，并同意许可。完成后，配置环境变量：

    echo "export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}" >> ~/.bashrcecho "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

验证CUDA安装：

    nvcc -V

接着，安装cuDNN。下载cuDNN库解压后复制文件：

    tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xzsudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

五、安装Pytorch并处理sm120错误

“不支持sm120”错误常源于Pytorch版本与显卡计算能力不兼容。进行Pytorch环境搭建时，需选择匹配版本。首先创建Python虚拟环境：

    sudo apt install python3-venvpython3 -m venv pytorch_envsource pytorch_env/bin/activate

安装Pytorch，根据CUDA 11.8使用官方命令：

    pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

如果安装后出现sm120错误，检查显卡计算能力：

    nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv

根据输出（如8.6），确保Pytorch版本支持该计算能力。必要时，从源码编译Pytorch或调整版本，以完成sm120错误解决。

六、测试环境

运行Python代码验证Pytorch环境搭建是否成功：

    import torchprint(torch.cuda.is_available())print(torch.cuda.get_device_name(0))

如果输出True和显卡名称（如NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti），则全部配置完成。

总结

本教程涵盖了Ubuntu 20.04下NVIDIA 5070 Ti笔记本的驱动安装、CUDA配置和Pytorch环境搭建，重点解决了“No devices were found”和“sm120错误”。关键词：Ubuntu显卡驱动安装, NVIDIA 5070 Ti配置, Pytorch环境搭建, sm120错误解决。遵循步骤，小白也能轻松完成。如有疑问，可查阅官方文档或社区论坛。