几起 Linux 问题解决分享

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朋友们，大家好！我是淘宝网学习日记小店专注于Linux服务领域的 learndiary，今天很高兴能与大家分享近期处理的一些Linux故障案例，涉及系统启动、显卡配置及软件安装三大方面，希望通过这些小技巧，能对遇到类似问题的你有所启发。视频演示：【几起 Linux 问题解决分享】 https://www.bilibili.com/video/BV1hJ4m1w7TB/

系统启动故障实例

首先，遇到了一个开机时Grub命令行提示“error: invalid magic number”的问题。经过排查，发现这是由于内核文件损坏所致。解决方法很简单，只需从另一台相同版本系统的机器上复制 /boot 目录下的 vmlinuz 开头的内核文件过来即可。

显卡问题解决

显卡问题有2个。

第一个是关于多屏扩展的问题。一位客户尝试使用两块显示器，一块接在Nvidia独显上，另一块接在Intel核显上，但无法实现扩展。解决办法是将原本接在Intel核显上的显示器也接到Nvidia独显上，确保两块屏幕均由独显驱动，从而成功实现多屏扩展。

第二个是关于Nvidia 3090显卡黑屏的问题，该问题出现在主板BIOS自检阶段，解决方式有两种：一是忽略自检黑屏，确保系统内正确安装Nvidia驱动即可正常使用；二是通过使用 “NVIDIA GPU Firmware Update Tool” 更新显卡固件来更新 DisplayID 彻底解决黑屏现象。参考网址：解决显卡DP黑屏问题 https://mr-leaves.com/2022/05/25/%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%98%BE%E5%8D%A1dp%E9%BB%91%E5%B1%8F%E9%97%AE%E9%A2%98/

软件安装问题探讨

在软件安装方面，首先遇到了 pydrake 软件调用时出错的问题，最终发现在客户的系统里只有在 Python 3.8 环境下才能正常运行，其他版本如3.7至3.12均不能工作。这提醒我们在遇到类似错误时，尝试更换 Python 版本可能会有意想不到的效果。pydrake： https://drake.mit.edu/pydrake/

另一个案例是关于 Pointnet_Pointnet2_pytorch 软件的安装问题。客户在 Ubuntu 24.04 系统、Nvidia 4060 笔记本显卡、535 或 550 驱动上无法运行该软件，其它环境配置与官方推荐的一致（CUDA 10.1, PyTorch 1.6, Python 3.7）。有趣的是，相同的软件配置在 Nvidia P106-100 矿卡上却能成功运行。通过查阅 issue 列表，发现有用户报告在 Torch 2.1与 CUDA 11.8 环境下运行良好。按照这一线索调整，使用命令“conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=11.8 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch -c nvidia”安装相应软件后问题迎刃而解。尽管未能明确为何新笔记本显卡与老旧矿卡之间存在运行差异，但问题终究得到了有效解决。参见：Nvidia RTX 4060 mobile can’t work with pytorch==1.6.0 cudatoolkit=10.1 #262 https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch/issues/262

希望今天的分享能对你有所帮助，感谢大家的观看，我们下次再见！