NVIDIA显卡如何更流畅的玩LOL呢？今天小编为大家讲解一下。
打开电脑，进入控制面板，点击图示位置按键，进入下一页面，如图所示。
进入之后，点击“管理3D设置”，进入下一页面，如图所示。
进入之后，点击图示位置额下拉箭头，如图所示。
将其设置为“高性能NVDIA处理器”就会使游戏更加流畅，如图所示。
以上纯属个人编写，请勿转载抄袭。
ubuntu22.04安装NVIDIA、CUDA、CUDNN详细步骤
1.查看GPU及驱动版本号
查看GPU：
命令：lspci | grep -i NVIDIA
查看驱动版本
sudo dpkg --list | grep nvidia-* # 或者ubuntu-drivers devices
查看显卡型号
lspci | grep -i nvidia
查看发布版本号
cat /etc/issuelsb_release -a
查看内核版本号
uname -sruname -a
查看GPU可用性
conda activate tensorflowPythonimport tensorflow as tfprint(tf.test.is_gpu_available())#如果结果是True，表示GPU可用
查看CUDA可用性
conda activate tensorflowpythonimport tensorflow as tftf.test.is_built_with_cuda()print(tf.test.is_built_with_cuda())#返回True表示可用2.查看python、tensorflow版本：
conda activate tensorflowpythonimport tensorflow as tf#查看版本tf.__version__ #或者print(tf.__version__)#查看tensorflow安装路径tf.__path__ #或者print(tf.__path__)3.Ubuntu（Linux）系统下查看自己安装的CUDA和CUDNN的版本
CUDA：
（1）cat /usr/local/cuda/version.txtcat （2）nvidia-smi（3）nvcc -V（4）conda list | grep cuda
CUDNN：
（1）cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2（2）conda list | grep cuda4.TensorFlow、Python、CUDA、CUDNN对应版本对应关系：
链接：https://tensorflow.google.cn/install/source#linux5.Ubuntu22.04安装NVIDIA驱动
（1）安装驱动前一定要更新软件列表和安装必要软件、依赖
sudo apt-get update #更新软件列表sudo apt-get install g sudo apt-get install gccsudo apt-get install make
（2）查看GPU型号
lspci | grep -i nvidia
(3)官网下载对应驱动（英文路径）
官方驱动链接:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
（4）卸载原有驱动（第一次安装就不需要了）
sudo apt-get remove --purge nvidia*
（5）禁用nouveau(nouveau是通用的驱动程序)
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 或者(blacklist-nouveau.conf)
在打开的blacklist.conf末尾添加如下，保存文本关闭
blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0
（6）在终端输入如下更新，更新结束后重启电脑
sudo update-initramfs –u
（7）重启后在终端输入如下，没有任何输出表示屏蔽成功
lsmod | grep nouveau
（8）为了安装新的nvidia驱动程序，我们需要停止当前的显示服务器。
sudo telinit 3# 或者按Ctrl Alt F1~F6中的一个 (分别对应进入tty1~tty6)）
输入用户名（终端下@前面就是用户名）和密码
退出文本界面到图形界面
sudo telinit 5# 或者Ctrl Alt F1/F7/F8
（9）在文本界面中，禁用X-window服务,在终端输入
sudo /etc/init.d/gdm3 stop
（10）进入到存放驱动的目录下，输入命令：
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-525.89.02.run#给你下载的驱动赋予可执行权限，才可以安装sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.89.02.run #安装
（11）安装结束后输入输入sudo reboot重启。
（12）驱动安装好后，终端输入nvidia-smi 检查是否装好，出现类似下方这样，就好了。
然后输入nvidia-settings 调出设置界面，类似下方这样，就OK了。
6.下载安装CUDA（1）在官网下载cuda
链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
（2）选择runfile的方式安装
按照下载引导，进行下载和安装
详细过程选择：
continueaccept在此之前已经装过显卡驱动了，所以需要取消Driver选项。install
(3)配置环境变量
sudo vim ~/.bashrc或者sudo vi ~/.bashrc
打开文件后在文末添加环境（注意cuda文件名，根据情况写）
export PATH= $PATH:/usr/local/cuda-11.7/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.7/lib64export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.7
刷新环境
source ~/.bashrc
(4)验证是否安装成功
nvcc -V
像这种情况就是成功了
7.安装CUDNN的方法（1）下载CUDA版本对应的CUDNN版本：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse805-111
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
（2）注册完成后，找到对应版本进行下载
（3）参照官方文档进行安装：
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#installlinux-tar
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.8.0.121_cuda11-archive.tar.xzsudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.7/include sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.7/include sudo chmod a r /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.7/lib64/libcudnn*
（4）检查版本及验证
cat /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
这是小编在学习过程中整理的，如有错误请大家多多指正，文章就分享到这里，希望对大家有帮助！
