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PCBETA Milestone, 积分 153, 距离下一级还需 47 积分
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机器hp 242 g2 显卡AMD Radeon HD 8750M＋Intel GMA HD 4400，能够正常安装2月4号amd win10驱动，打开ccc左侧没有电源管理选项卡，没有可切换显卡选项。桌面右键菜单中有可切换显卡菜单，打开该菜单自动进入amd主页或者分屏页面。
积分2588最后登录精华0阅读权限50主题UID165331帖子PB币6183 威望50 贡献0 技术0 活跃529
PCBETA RC1, 积分 2588, 距离下一级还需 412 积分
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推送的amd驱动不好用，用14那个呀.......................
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目前不建议用WU推送的驱动··另外楼主看一下设备管理器 A卡的运行情况如何？
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PCBETA Milestone, 积分 153, 距离下一级还需 47 积分
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wgl 发表于
目前不建议用WU推送的驱动··另外楼主看一下设备管理器 A卡的运行情况如何？
驱动没问题 就是无法切换 设备管理器中独显驱动是2月4日版的，状态是正常，我一直没找到能集显和独显切换的催化剂版本。
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PCBETA Milestone, 积分 153, 距离下一级还需 47 积分
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秋日 发表于
推送的amd驱动不好用，用14那个呀.......................
没有好用的啊 主要是ccc不兼容驱动倒是都能装上
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PCBETA RC1, 积分 2588, 距离下一级还需 412 积分
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k111 发表于
没有好用的啊 主要是ccc不兼容驱动倒是都能装上
a卡和n卡共存...................
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用官网OMEGA
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秋日 发表于
a卡和n卡共存...................
我也显示两显示适配器，状态也都是正常，但是无法切换到独显
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lynnkane 发表于
用官网OMEGA
不好用，显卡是8570m的，14.12也无法使用双显切换，打算实验下32位的
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本帖最后由 lynnkane 于
11:58 编辑
你在Windows系统的电源选项里---自定义电源计划---选择高性能---更改计划设置---更改高级电源设置---可切换动态显卡---全局设置---设置为最大化性能。
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lynnkane 发表于
你在Windows系统的电源选项里---自定义电源计划---选择高性能---更改计划设置---更改高级电源设置---可切换 ...
没有可切换动态显卡---全局设置---设置为最大化性能选项。
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k111 发表于
没有可切换动态显卡---全局设置---设置为最大化性能选项。
那你先把核心显卡驱动更新到最新，不要用WU推送的核心显卡驱动，可以参考一下我帖子里的那个。
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lynnkane 发表于
那你先把核心显卡驱动更新到最新，不要用WU推送的核心显卡驱动，可以参考一下我帖子里的那个。
目前情况变成这样了，intel集显使用的是论坛中上传的修改版驱动，禁用签名安装的，独显使用的是2月4日的，没装ccc，使用dxdiag查看多出了一个呈现选项卡，如图：
18:12 上传
18:12 上传
我的问题是，这样看独显的驱动是没有问题，系统是如何使用两种显卡的呢？使用程序时候两种显卡又是如何工作的 怎么去鉴别呢，没有安装催化剂我也不清楚系统如何去调用两个显卡的。
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本帖最后由 lynnkane 于
18:23 编辑
k111 发表于
目前情况变成这样了，intel集显使用的是论坛中上传的修改版驱动，禁用签名安装的，独显使用的是2月4日的， ...
推荐的方案是改版核显+完整安装AMD官方最新Omega，看看能不能调出右键菜单的可切换显卡，单看这个是看不出来的。目前WU推送的三大显卡驱动都有问题。
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lynnkane 发表于
推荐的方案是改版核显+完整安装AMD官方最新Omega，看看能不能调出右键菜单的可切换显卡，单看这个是看不 ...
试过了 不行的，32位系统和64位系统都试了。
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PCBETA Milestone, 积分 153, 距离下一级还需 47 积分
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通过gpuz监视确定不装任何情况下电脑在都不会使用独显，虽然有独显驱动
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PCBETA Milestone, 积分 153, 距离下一级还需 47 积分
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现在驱动问题已经解决 系统10041，集显驱动论坛修改版，独显使用3月11号推送的安装，然后更新显卡驱动为12.14的，推送的ccc是正常的但是驱动不正常，14.12驱动正常 ccc不正常，二者结合就能正常使用了
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56950人阅读
&今天帮朋友在批发商那里拿了台电脑，自带的系统是linux的，所以我就自己帮忙做第一个系统，但是解压的时候总是蓝屏，所以我以为是机子有问题，拿去换工作人员说限制了这个功能，只能装win 7,且只有用win 7的系统才能用那个独立显卡、好奇心被勾起，遂人肉起来，欲打破砂锅，找到底儿。
在网上查阅了各种资料，比较了数款时下流行笔记本后发现，现在很多笔记本都使用了双显卡技术。笔记本的双显卡并不像台式机的双显配置那样，为了提高显示性能而推出。笔记本的双显的优势，是可以根据实际应用程序对显示性能的需求，进行切换，例如在进行网页浏览，或是文档等仅仅需要2D低显示性能的时候，只使用低功耗的整合显卡，而反之，如果进行3D游戏等对显示性能有较高要求的时候，则只使用高性能的独立显卡。这样设计的好处不仅让笔记本的显示性能有了更大的应用范围，同时也满足了笔记本移动中对电池高续航的要求，做到在满足使用者显示性能需求的同时，得到最佳的续航时间。
今天咱们暂不讨论双显技术的发展历史，也不明辨各种双显技术的好坏，只说说，目前困扰大家的独显驱动问题。为了能实地求证，特蹭来朋友的ACER aspire 3410G亲自试手。
朋友的ACER aspire 3410G笔记本使用了集成interl显卡和ATI4330独立显卡。原本使用的win7操作系统一切正常，自己去官方网站备份好驱动后，删除win7，安装XP。
结果装好之后独立显卡驱动装不上去& 安装时总是提示找不到设备。查看设备管理器& 显示卡里边是一个Intel的显卡。未知设备里边还有个视频控制器VGA兼容。试过强行安装，使用下载好的驱动安装完成后是4300的显卡。前边还有个叹号。
怕麻烦没有用安装盘安装个纯净的系统试试先驱动独立显卡。
给宏基打了个电话。宏基服务人员告知说双显卡XP下边独立显卡驱动不起来。只有重新安装win7或者Vista才可以使用。
后来进入BIOS看到main下边一个switchable graphics选项&
曾经看过这个技术，搜索一下详细介绍：
Switchable Graphics技术允许ATI Mobility Radeon HD和Intel GMA交替执行渲染工作。根据用户设置和系统负载的不同，笔记本会在两种显卡之间实时动态切换，而且无需重启或注销系统，基本上也不需要用户干预。这显然要比重新启动或者注销要方便的多了。
这种技术对笔记本和显卡都没有特别要求，在相关产品上只需升级系统BIOS即可支持。
BIOS中Switchable Graphics是默认选项，可以选择Integrated Graphics 或Discrete Graphics来关闭切换功能，实际上就是关闭集成显卡，在系统中只显示独立显卡。把该选项关闭后重新启动进入系统。不断提示发现新硬件，然后自动安装，最后只剩下显卡和无线网卡驱动。安装ATI显卡驱动，安装成功。
所以，实际上在XP系统下显卡切换功能是不能用的。要想体验显卡切换，还得用win7。
另外，NVIDIA也有类似的合作技术叫做NVIDIA Optimus技术，作用大同小异。不过由于工作原理不同，N卡双显切换技术是两个显卡同时工作，无论你用不用独显，集显都在工作。所以，BIOS貌似没有禁用集显的功能。也就是说，XP下，只能使用集显。
* 以上用户言论只代表其个人观点，不代表CSDN网站的观点或立场
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排名：千里之外
原创：27篇
(1)(1)(2)(1)(15)(9)本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的，如有任何疑问，仍然欢迎在本文下留言 :P
（本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算， 如分别使用不同的显卡进行显示和计算，则可能不适用。）
1. 安装build-essentials
安装开发所需要的一些基本包
sudo apt-get install build-essential
2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0)
2.1 准备工作（更新）
在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算。具体步骤如下：
1. 首先在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备
2. 进入Ubuntu， 按&ctrl+alt+F1 进入tty， 登录tty后输入如下命令
sudo service lightdm stop
该命令会关闭lightdm。如果你使用 gdm或者其他的desktop manager, 请在安装NVIDIA驱动前关闭他。
2.2 安装驱动
输入下列命令添加驱动源
sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo apt-get update
安装340版驱动 (CUDA 6.5.14目前最高仅支持340版驱动， 343， 346版驱动暂不支持)
sudo apt-get install nvidia-340
安装完成后, 继续安装下列包 (否则在运行sample时会报错)
sudo apt-get install nvidia-340-uvm
安装完成后 reboot.
3. 安装CUDA 6.5
【】 下载CUDA 6.5.&
然后通过下列命令, 将下载得到的.run文件解压成三个文件, 分别为
CUDA安装包:&cuda-linux64-rel-6.5.14-.run
NVIDIA驱动:&NVIDIA-Linux-x86_64-340.29.run
SAMPLE包:&cuda-samples-linux-6.5.14-.run
这里不安装NVIDIA驱动
cuda6.5.run --extract=extract_path
注意, 需要通过下面命令给所有.run文件可执行权限
chmod +x *.run
3.1 安装CUDA
通过下列命令安装CUDA, 按照说明一步一步安装至完成.
sudo ./cuda-linux64-rel-6.5.14-.run
3.1.1 添加环境变量
安装完成后需要在/etc/profile中添加环境变量, 在文件最后添加:
PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
export PATH
保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效
source /etc/profile
3.1.2 添加lib库路径
在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf, 内容如下
/usr/local/cuda-6.5/lib64
执行下列命令使之立刻生效
sudo ldconfig
3.2 安装CUDA SAMPLE
首先安装下列依赖包
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev
然后用下述命令安装sample文件
sudo ./cuda-samples-linux-6.5.14-.run
完成后编译Sample文件, 整个过程大概10分钟左右
cd /usr/local/cuda-6.5/samples
&全部编译完成后， 进入 samples/bin/x86_64/linux/release, sudo下运行deviceQuery
sudo ./deviceQuery
如果出现下列显卡信息， 则驱动及显卡安装成功：
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GTX 670"
CUDA Driver Version / Runtime Version
CUDA Capability Major/Minor version number:
Total amount of global memory:
4095 MBytes ( bytes)
( 7) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:
1344 CUDA Cores
GPU Clock rate:
1098 MHz (1.10 GHz)
Memory Clock rate:
Memory Bus Width:
L2 Cache Size:
524288 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)
1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers
1D=(16384), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers
2D=(16384, 16384), 2048 layers
Total amount of constant memory:
65536 bytes
Total amount of shared memory per block:
49152 bytes
Total number of registers available per block: 65536
Warp size:
Maximum number of threads per multiprocessor:
Maximum number of threads per block:
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size
(x,y,z): (, 65535, 65535)
Maximum memory pitch:
Texture alignment:
Concurrent copy and kernel execution:
Yes with 1 copy engine(s)
Run time limit on kernels:
Integrated GPU sharing Host Memory:
Support host page-locked memory mapping:
Alignment requirement for Surfaces:
Device has ECC support:
Device supports Unified Addressing (UVA):
Device PCI Bus ID / PCI location ID:
Compute Mode:
& Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) &
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 670
Result = PASS
&4. 安装Intel MKL&
（如果没有可以安装OpenBLAS代替）解压安装包，下面有一个install_GUI.sh文件， 执行该文件，会出现图形安装界面，根据说明一步一步执行即可。
注意： 安装完成后需要添加library路径
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/intel_mkl.conf
在文件中添加内容
/opt/intel/lib
/opt/intel/mkl/lib/intel64
注意把路径替换成自己的安装路径。 编辑完后执行
sudo ldconfig
5. 安装OpenCV
这个尽量不要手动安装， Github上有人已经写好了完整的安装脚本：/jayrambhia/Install-OpenCV
下载该脚本，进入Ubuntu/2.4 目录, 给所有shell脚本加上可执行权限
chmod +x *.sh
然后安装最新版本 （当前为2.4.9）
sudo ./opencv2_4_9.sh
脚本会自动安装依赖项，下载安装包，编译并安装OpenCV。整个过程大概半小时左右。&
注意，中途可能会报错
opencv-2.4.9/modules/gpu/src/nvidia/core/NCVPixelOperations.hpp(51): error: a storage class is not allowed in an explicit specialization
解决方法在此： &下载&&替换掉opencv2.4.9内的文件， 重新build。
6. 安装其他依赖项
Ubuntu14.04用户执行
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler
其他版本用户参考官方说明：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
7. 安装Caffe所需要的Python环境
首先安装pip和python-dev （系统默认有python环境的， 不过我们需要的使python-dev）
sudo apt-get install python-dev python-pip
然后执行如下命令安装编译caffe python wrapper 所需要的额外包
for req in $(cat requirements.txt); do sudo pip install $ done
在执行上述命令时， 会报错导致不能完全安装所有需要的包。 可以按照官方建议安装anaconda包。 在anaconda官网下载.sh文件，执行，最后添加bin目录到环境变量即可。
建议安装Anaconda包，这个包能独立于系统自带的python库，并且提供大部分Caffe需要的科学运算Python库。这里需要注意，在运行Caffe时，可能会报一些找不到libxxx.so的错误，而用 locate libxxx.so命令发现已经安装在anaconda中，这时首先想到的是在/etc/ld.so.conf.d/ 下面将 $your_anaconda_path/lib 加入 LD_LIBRARY_PATH中。 但是这样做可能导致登出后无法再进入桌面！！！原因（猜测）可能是anaconda的lib中有些内容于系统自带的lib产生冲突。
正确的做法是：为了不让系统在启动时就将anaconda/lib加入系统库目录，可以在用户自己的~/.bashrc 中添加library path， 比如我就在最后添加了两行
# add library path
LD_LIBRARY_PATH=your_anaconda_path/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH
开启另一个终端后即生效，并且重启后能够顺利加载lightdm, 进入桌面环境。
8. 安装MATLAB
Caffe提供了MATLAB接口， 有需要用MATLAB的同学可以额外安装MATLAB。 安装教程请自行搜索。&
安装完成后添加图标&
sudo vi /usr/share/applications/Matlab.desktop
输入以下内容
[Desktop Entry]
Type=Application
Name=Matlab
GenericName=Matlab 2010b
Comment=Matlab:The Language of Technical Computing
Exec=sh /usr/local/MATLAB/R2010b/bin/matlab -desktop
Icon=/usr/local/MATLAB/Matlab.png
Terminal=false
Categories=DM
(I use the R2013b patched package. First you should uncompress the .iso file. Then use sudo cp to copy the patch file)
9. 编译Caffe
终于完成了所有环境的配置，可以愉快的编译Caffe了！ 进入caffe根目录， 首先复制一份Makefile.config
cp Makefile.config.example Makefile.config
然后修改里面的内容，主要需要修改的参数包括
CPU_ONLY 是否只使用CPU模式，没有GPU没安装CUDA的同学可以打开这个选项
BLAS (使用intel mkl还是OpenBLAS)
MATLAB_DIR 如果需要使用MATLAB wrapper的同学需要指定matlab的安装路径, 如我的路径为 /usr/local/MATLAB/R2013b (注意该目录下需要包含bin文件夹，bin文件夹里应该包含mex二进制程序)
DEBUG 是否使用debug模式，打开此选项则可以在eclipse或者NSight中debug程序
完成设置后， 开始编译
make all -j4
make runtest
注意 -j4 是指使用几个线程来同时编译， 可以加快速度， j后面的数字可以根据CPU core的个数来决定， 我的CPU使4核， 所以-j4.
然后去尿个尿，喝杯茶， 回来就差不多编译好了..
9.1. 编译Matlab wrapper
执行如下命令
make matcaffe
然后就可以跑官方的matlab demo啦。
9.2. 编译Python wrapper
make pycaffe
然后基本就全部安装完拉.
接下来大家尽情地跑demo吧～
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10. 安装cuDNN
为了加速Caffe，可以安装cuDNN，参见这篇文章：&
阅读(...) 评论()为什么我安装AMD显卡催化剂驱动后没有右键双显卡切换菜单呢？ 我反复安装过很多次了 求助啊！_百度知道
为什么我安装AMD显卡催化剂驱动后没有右键双显卡切换菜单呢？ 我反复安装过很多次了 求助啊！
尊敬的联想用户您好，您可以尝试重新安装下官网提供的显卡驱动程序看看，驱动程序可以通过下面提供的官网连接中查询到，注意选择和系统相对应的版本。Lenovo产品驱动下载：
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显然，笔记本电脑，LS，你是沉默一个移动显卡，英特尔的iX CPU内部集成的图形核心。
“双显卡切换”在桌面上下文菜单里面，然后选择它，然后选择“高性能图形首先是第一位的笔记本电脑官网站上面下载的驱动程序（不使用良好的驱动系统或驱动精灵工具已经集成）第一次安装Intel芯片组驱动程序，然后安装英特尔集成图形核心驱动安装AMD显卡催化剂驱动器桌面上憨丁封股莩噶凤拴脯茎下文菜单将出现后，重新启动双显卡 码字辛苦，如果问题解决了，更加一点哦。
在c盘找amd，有个setup，安装下就有了~
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