CUDA 简介

CUDA 是由英伟达公司开发的并行计算平台和编程模型的统称。通过这个平台我们可以利用 GPU 并行计算的能力来加速一些复杂的计算。

CUDA 有两个特性：一是其编程语言由现在流行的语言拓展而来（比如C、C++）甚至也可以用 Python 来开发，这大大减少了开发人员上手的难度；二是支持混合计算，简单地说就是在我们一个程序中同时拥有 CPU 执行的顺序计算部分和 GPU 执行的并行计算部分。

那么，下面我们就开始 Ubuntu 下 CUDA 环境搭建。

在安装之前

系统要求

要搭建 CUDA 环境，我们需要自己的计算机满足以下这三个条件：

1. 有至少一颗支持 CUDA 的 GPU（我的是GeForece GT 650M）

2. 有满足版本要求的 gcc 编译器和链接工具

3. 有 NVIDIA 提供的 CUDA 工具包（这个可以到http://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载）

准备工作

下面，我们一步一步来验证自己的系统是否满足安装要求。

一、验证计算机是否拥有至少一颗支持 CUDA 的 GPU

打开终端（Ctrl + Alt + t），键入以下命令：

lspci | grep -i nvidia

可以看到以下内容（结果会与我不同，跟你的 GPU 有关）

看到这个就说明有一颗支持 CUDA 的 GPU，可以进入下一步了。

二、验证一下自己操作系统的版本

键入命令：

uname -m && cat /ect/*release

可以看到系统的版本是 Ubuntu14.04 并且是64位系统（这个很重要，要下载对应系统的安装包）。

三、验证 gcc 编译器的版本

键入命令：

gcc --version

四、验证系统内核版本

键入命令：

uname -r

五、最后附上一张官方提供的对各种 Linux 发行版的安装要求

搭建 CUDA 环境

一、安装 CUDA 工具包

在前面几项验证都顺利通过以后就来到最关键的一步。首先下载对应自己系统版本的 CUDA 工具包（我的是 cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb），然后进入到安装包所在目录，我的放在主目录所以执行：

cd ~

在此目录下执行：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

此时一般会提示输入密码，输入自己的密码就行了。

再执行：

sudo apt-get update

以及：

sudo apt-get install cuda

此时静静地等待安装完成。不出意外，一段时间后安装完成了。

二、设置环境变量

首先在 PATH 变量中加入 /usr/local/cuda-7.5/bin，在终端中执行：

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH

然后在 LD_LIBRARY_PATH 变量中添加 /usr/local/cuda-7.5/lib64，执行：

export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

三、验证环境搭建是否成功

首先执行命令：

nvcc -V

看到以下结果：

再进入各种例程所在目录，执行：

cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples

在此目录下，执行：

make

此时，会将官方提供的例程编译成可执行文件，并且放到 ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin这个目录下，执行：

cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin/x86_64/linux/release

进入这个目录后，运行 deviceQuery 这个程序：

./deviceQuery

可以看到通过测试。到这里，64位 Ubuntu 14.04 系统下 CUDA 环境搭建就完成了。