显卡驱动升级前，卸载旧版本，可采用两种方式。

1.命令行

（1）查找已安装的 NVIDIA 驱动和相关包：dpkg -l | grep nvidia

（2）完全卸载 NVIDIA 驱动：sudo apt remove  purge nvidia-*

（3）清理残留的配置文件：sudo apt  autoremove

（4）更新系统：sudo apt-get update
                    sudo apt-get upgrade

（5）重启系统：sudo reboo

（6）验证卸载：dpkg -l | grep nvidia

2.直接使用驱动run文件

chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-550.144.03.run

./NVIDIA-Linux-x86_64-550.144.03.run --uninstall

卸载之后验证。

3.安装新驱动

./NVIDIA-Linux-x86_64-550.144.03.run

安装成功之后，

 nvidia-smi

# ubuntu # 语言模型 # linux
Logo
NVIDIA DRIVE 智能汽车专区

更多推荐

基于5090D服务器的NVIDIA Alpamayo实验

本文介绍了在NVIDIA 5090D服务器上部署和运行Alpamayo自动驾驶大模型的全过程。Alpamayo是由NVIDIA社区开发的开源VLA（视觉-语言-动作）模型，具有10B参数规模，支持可解释的驾驶决策和多模态轨迹规划。实验环境搭建包括：创建Python 3.12虚拟环境、安装git/uv工具、配置Hugging Face访问权限，并从ModelScope下载模型权重。通过修改推理脚本路

avatar NVIDIA DRIVE 智能汽车专区
cover

NVIDIA智能汽车技术实战营笔记——Alpamayo

avatar NVIDIA DRIVE 智能汽车专区

看完 Alpamayo 的施工区案例，我想起了园区里的那些车

园区物流项目做久了，会发现视频告警最不缺的就是“异常”。真正费时间的，是弄清楚异常为什么发生，以及接下来该怎么处理。一段十几秒的行车视频里，可能同时有施工锥、作业车辆、行人和正在减速的前车。普通视觉模型可以把它们一一框出来，却未必能回答那个更接近业务的问题：这些东西和当前车辆有什么关系？此刻应该继续走、先减速，还是向旁边让一点？

avatar NVIDIA DRIVE 智能汽车专区