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。
