避免使用带血浆的Xorg的nvidia卡

Question

我有一个戴尔xps 159570笔记本电脑与英特尔和nvidia GPU运行ubuntu 18.04，并希望使用nvidia卡专门用于培训深层神经网络。我设法让X服务器在英特尔上运行

如何为x服务器配置igpu，为cuda配置nvidia gpu？

在gdm3中，当我选择使用gnome (ubuntu )登录时，它工作得很好。运行nvidia-smi显示GPU上没有进程正在运行。然而，现在我想尝试使用等离子体的kde，在那里，xserver最终使用nvidia gpu。

(base) ooo: (~) 505> nvidia-smi 
Sat Jul 13 14:30:18 2019       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.26       Driver Version: 430.26       CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 105...  Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   50C    P5    N/A /  N/A |     66MiB /  4042MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      2073      G   /usr/lib/xorg/Xorg                            66MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

我试图让X服务器使用英特尔添加两个配置文件

/etc/x11/xorg.con.d/01-noautogpu.conf/etc/x11/xorg.con.d/20-智能

转到/etc/X11/xorg.conf.d如下所述

https://gist.github.com/s41m0n/323513c95290c85f7054384ac34c41c5

结果不幸的是，登录后屏幕仍然是黑色的。似乎质权体本身发现并使用了nvidia gpu。

任何知道如何强制等离子使用英特尔gpu将是非常感谢。

Answer 1

在发现这里的问题和答案之后，如何为x服务器配置iGPU和为CUDA工作配置nvidia GPU，特别是user890178的答案，以及对syslog的研究，我终于发现，不是等离子体做任何特定的事情，但是在使用Xorg时，gnome和等离子体外壳的问题是一样的。与Xorg一起使用gpu-manager.service

/lib/systemd/system/gpu-manager.service

由显示管理器触发。

/etc/systemd/system/display-manager.service.wants/gpu-manager.service

gpu管理器检测nvidia并写入文件。

/usr/share/X11/xorg.conf.d/11-nvidia-prime.conf

其中包含

# DO NOT EDIT. AUTOMATICALLY GENERATED BY gpu-manager

Section "OutputClass"
    Identifier "Nvidia Prime"
    MatchDriver "nvidia-drm"
    Driver "nvidia"
    Option "AllowEmptyInitialConfiguration"
    Option "IgnoreDisplayDevices" "CRT"
    Option "PrimaryGPU" "Yes"
    ModulePath "/x86_64-linux-gnu/nvidia/xorg"
EndSection

Wayland不使用此文件，因此nvidia卡不使用，而是用于ubuntu和等离子上的gnome。因此，实际上两者都将使用nvidia卡进行Xorg。

然后，解决方案是对Maksym Ganenko的答案在上述问题中的一个变化，这意味着将/usr/share/X11/xorg.conf.d/11-nvidia-prime.conf替换为

# DO NOT EDIT. AUTOMATICALLY GENERATED BY gpu-manager

Section "OutputClass"
    Identifier "Nvidia Prime"
    MatchDriver "nvidia-drm"
    Driver "nvidia"
    Option "AllowEmptyInitialConfiguration"
    Option "IgnoreDisplayDevices" "CRT"
    # Option "PrimaryGPU" "Yes"   <<< commented out
    ModulePath "/x86_64-linux-gnu/nvidia/xorg"
EndSection


# added 
Section "OutputClass"
    Identifier "intel"
    MatchDriver "i915"
    Driver "modesetting"
    Option "PrimaryGPU" "yes"    
EndSection

此外，为了避免gpu管理器在启动下一次会话时替换这些更改，请遵循有关gpu管理器覆盖xorg.conf。的建议，通过运行

chattr +i /usr/share/X11/xorg.conf.d/11-nvidia-prime.conf

我认为，在将问题中提到的两个文件添加到/etc/x11/xorg.con.d之后，屏幕仍然是黑色的，这是因为在/usr/share/x11/xorg.con.d中的文件中，配置文件确实包含矛盾信息。

鉴于GabrielaGarcia的评论令人惊讶地宣称，我要求的东西不能在笔记本电脑上工作，我觉得有必要提供一个证据，证明我所要求的东西是可行的，而且我提供的答案确实是让它工作的一种手段。

在这里，lspci的输出证明了两个显卡的存在。

(base) m3088: (~) 505> lspci | egrep "VGA|NVIDIA"
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 3e9b
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP107M [GeForce GTX 1050 Ti Mobile] (rev a1)

在这里，ps aux过滤运行tensorflow会话的Xorg、等离子和anaconda的输出。这表明所有的程序在一起运行都很愉快，而等离子和Xorg并没有按需要使用nvidia卡(参见下面的nvidia-smi )。

(base) m3088: (~) 511> ps aux  | egrep "Xorg|plasmashell|anaconda"
roebel   13139  0.9  5.1 17315584 819236 pts/1 Sl+  00:23   0:10 /data/anasynth/anaconda3/bin/python /data/anasynth/anaconda3/bin/ipython
roebel   16198  0.0  0.0  21540  1068 pts/5    S+   00:42   0:00 grep -E Xorg|plasmashell|anaconda
roebel   18886  1.5  1.3 628292 210572 tty2    Sl+  juil.14  24:22 /usr/lib/xorg/Xorg vt2 -displayfd 3 -auth /run/user/1000/gdm/Xauthority -background none -noreset -keeptty -verbose 3
roebel   19171  2.0  3.4 6576588 561212 ?      Sl   juil.14  33:16 /usr/bin/plasmashell

这里，nvidia的输出证明Xorg没有使用nvidia，但是anaconda python中的tensorflow会话正在起诉它。

(base) m3088: (~) 506> nvidia-smi
Tue Jul 16 00:34:51 2019       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.26       Driver Version: 430.26       CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 105...  Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   47C    P8    N/A /  N/A |    123MiB /  4042MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0     13139      C   /data/anasynth/anaconda3/bin/python          109MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

我准备提供截图来显示所有这些都发生在笔记本电脑上。

Ubuntu22.04

编辑更新

我终于开始使用Wayland了，但不幸的是，以前的解决方案不再起作用了。gnome在GPU上运行，随后导致接口出现一些问题。在讨论这里之后，我尝试卸载nvidia wayland支持包

sudo apt remove libnvidia-egl-wayland1

随后，gnome-shell不再在Nvidia GPU上运行，保持GPU用于DNN训练的自由。