对于想要在Ubuntu16.04系统上搭建深度学习环境的朋友来说，合理配置硬件和软件是关键。首先，确保你的显卡是NVIDIA的GTX 2080 Ti，这款显卡拥有强大的计算能力，非常适合运行深度学习框架如MXNet。安装前，请先确认系统已正确安装NVIDIA驱动，可通过`nvidia-smi`命令检查显卡状态。💡

接着，更新系统软件包以避免兼容性问题：

```bash

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

```

安装CUDA Toolkit，这是NVIDIA提供的GPU加速工具，支持MXNet高效运行。下载地址可从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)获取，选择与显卡适配的版本。安装完成后，设置环境变量：

```bash

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

```

最后，通过pip安装MXNet并指定CUDA支持：

```bash

pip install mxnet-cu101mkl 根据CUDA版本调整

```

完成以上步骤后，运行一个简单的MXNet测试代码，验证显卡是否正常工作。🎉

这样，你就可以愉快地在Ubuntu16.04上利用GTX 2080 Ti显卡进行深度学习开发啦！💪