Ubuntu 驱动更新的资源占用概览
在正常更新流程中，资源占用通常较低：下载阶段主要为网络 I/O，解压与安装阶段主要为CPU 与 I/O，构建内核模块时可能出现短时高 CPU，安装完成后会触发一次短时重载驱动的内核任务与X/Wayland 会话重启。若使用 NVIDIA 专有驱动，还需处理 DKMS 重建，时间取决于显卡与内核版本。整体对现代 PC/服务器影响可控，但在资源紧张或老旧硬件上可能出现可感知的卡顿。
资源占用分阶段说明
| 阶段 |
CPU |
内存 |
磁盘 I/O 与网络 |
图形会话与 GPU |
典型持续时间 |
| 下载驱动包 |
低 |
低 |
网络为主 |
无影响 |
取决于网速 |
| 解压与安装 |
中（短时） |
中（缓存） |
中 |
无影响 |
数秒到数分钟 |
| 构建内核模块（DKMS/akmod） |
高（短时） |
中-高 |
中-高 |
无影响 |
数十秒到数分钟 |
| 更新 initramfs |
低-中 |
低 |
中 |
无影响 |
数秒 |
| 重启并加载新驱动 |
中（短时） |
低 |
低 |
可能短暂黑屏/会话重连 |
1–2 分钟 |
影响占用的主要因素
- 硬件与内核：CPU 单核性能、内存容量、磁盘速度（SSD 明显更快）、内核版本与配置都会影响构建与加载时长。
- 驱动类型与版本：如 NVIDIA 专有驱动涉及 DKMS 重建；某些版本在特定发行版上存在异常（例如 560 系列曾出现 nvidia-smi 内存占用异常，570 起修复，后续个别版本又出现回归，社区有较多讨论），这类问题会显著放大 CPU/内存占用与卡顿感知。
- 多 GPU 与互联：多卡（如 8×H20）场景常需配套升级 NVIDIA Fabric Manager；若版本不匹配，可能出现 Detected GPU count: 0、CUDA 不可用等，需要按官方仓库选择与驱动匹配的版本，避免反复回滚与重装带来的额外资源消耗。
如何实时监控资源占用
- 综合监控：使用 top/htop 观察整体 CPU%、MEM% 与关键进程（如 dkms、apt、nvidia-smi）。
- 内存细节：用 free -h 查看可用内存与缓存，区分“已用”和“可用”避免误判。
- GPU 专项：用 nvidia-smi 查看显存与进程；若怀疑有隐藏占用或工具冲突，可结合 fuser -v /dev/nvidia*、lsof | grep nvidia 排查，并避免同时运行多个 GPU 管理工具（如 dcgm 与 nvidia-smi 混用）。
降低占用与稳妥做法
- 选择稳定渠道与版本：优先使用发行版推荐驱动（如 ubuntu-drivers devices 输出）或官方仓库的稳定版本，谨慎尝鲜已知问题版本（如 560 的 nvidia-smi 异常），必要时回退到已验证版本（如 570 系列修复版）。
- 避开高峰与资源紧张时段：在空闲窗口执行更新，暂停大型训练/渲染任务，确保 swap 与磁盘空间充足。
- 多卡服务器按依赖升级：先确认 Fabric Manager 与驱动的对应关系，再同步升级，减少因版本不匹配导致的反复安装与资源浪费。
