記事作成段階(2018-10-14)ではaptでインストールできるnVidiaのドライバーはRTX2080に対応していないため，nVidiaの公式サイトから.runファイルをダウンロードし，インストールする．
この記事の作成にあたって以下の記事をもとに作成しました．ありがとうございました．
nvidiaのdriverをインストール(ubuntu)
また，Ubuntu18.04ではnVidia Driverを容易にインストールできる方法もあるようなので下記の記事も参照されたし．
開発メモ その114 Ubuntu 18.04でNvidia Driverをインストールする
環境
OS : Ubuntu 18.04
CPU : intel Core i7 8700K
GPU : GEFORCE RTX 2080
GPU Driver:
Linux x64 (AMD64/EM64T) Display Driver
バージョン : 410.57
リリース日 : 2018.9.19
オペレーティングシステム : Linux 64-bit
言語 : Japanese
ファイルサイズ : 102.25 MB
手順1:ドライバーの入手
下記URLから対応したドライバーの.runファイルをダウンロードする
https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
$ sudo chmod +x ダウンロードした.run
手順2:GUIサービスの停止
以下のコマンドを実行するとGUIが停止する場合があるのでCUIに切り替える．
$ sudo service lightdm stop
$ sudo service gdm stop
上記のコマンドを実行後，GUIが停止しない場合でも"Ctrl+Alt+F1"でCUIに切り替える．
(何故か私の環境では"Ctrl+Alt+F2"で切り替えを行った.)
手順3:すでにインストールされているnVidiaドライバーの停止
私の場合は，クリーンインストールされた状態から開始したため，以下のコマンドは実行していないが，GPUを差し替えた場合などは既存のドライバーを停止する．
sudo apt-get purge nvidia*
手順4:インストーラーの実行
クリーンインストールから始めた場合は必要なものをインストール
sudo apt-get install build-essential
sudo ./ダウンロードした.run
手順5:再起動
sudo reboot
手順6:Driverがインストールされているか確認
$ nvidia-smi
Fri Oct 12 13:15:09 2018
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.57 Driver Version: 410.57 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce RTX 2080 Off | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 0% 36C P0 37W / 225W | 147MiB / 7949MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1606 G /usr/lib/xorg/Xorg 71MiB |
| 0 2032 G /usr/bin/gnome-shell 72MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
この計算機は機械学習用のサーバとして利用する．
NVIDIA GPU Cloud(NGC)を使用することでとりあえずtensorflowの実行ができたので暇があればそれについても記事を書きたい．（未定）