本文中提到了2个关于cuda编程教程的相关看点，同时还对Cuda安装教程也有不同的看法，希望本文能为您找到想要的答案，记得关注哦！
如何安装CUDA
本文贡献者：【妞，别以为爷不敢动你】 ，解答(cuda编程教程)的问题，如果问题解决，可以关注本站！
贡献者回答首先验证你是否有nvidia的显卡（developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持gpu的显卡）：
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$ lspci | grep -i nvidia
查看你的linux发行版本（主要是看是64位还是32位的）：
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$ uname -m && cat /etc/*release
看一下gcc的版本：
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$ gcc --version
首先下载nvidia cuda的仓库安装包（我的是ubuntu 14.0464位，所以下载的是ubuntu14.04的安装包，如果你是32位的可以参看具体的地址，具体的地址是）
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wget developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb
下载完成之后可以使用如下命令安装它，注意文件名修改为cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb
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sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
安装好仓库之后，就可以更新你的本地仓库。
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sudo apt-get update
最后开始安装cuda以及显卡驱动（安装cuda的同时就会把显卡驱动也全部安装好，这个真的很方便。但是下载的时间有点长。）
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sudo apt-get install cuda
需要注意的是，我这里提供的安装方法跟网络上各种安装方法都不一样，他们的方法往往很复杂
主要是因为：（1）有些教程是手工安装显卡的驱动程序，手工屏蔽系统的默认开源的驱动
（2）安装cuda也是手工进行
使用这个方法的时候千万要注意几个问题：
（1）cuda6.5已经不支持老旧的显卡了所以sm11 等等都必须删除。可以参考我的另一个文章，关于编译opencv3.0的
（2）ubuntu14.04是64位的，并且不要一开始就更新系统补丁什么的，因为系统更新过之后，再安装显卡驱动就会无法进入图形界面，我查看了相关的日志发现是卡在了dbus那边。所以，我建议一安装好ubuntu 14.04就不要更新系统补丁。
安装完之后你需要设置环境变量：
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$ export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
设置完毕之后，你还可以选择是否安装cuda附带的示例代码（<dir>表示你要安装的位置，你可以将<dir>替换成~）：
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$ cuda-install-samples-6.5.sh <dir>
接下来做一些验证工作：
查看显卡的驱动版本
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cat /proc/driver/nvidia/version
查看nvcc编译器的版本
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nvcc -V i
编译cuda的示例代码:
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cd ~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples
然后make一下编译代码。
进入bin路径运行devicequery
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cd ~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/bin
[html] view plain copy
./ deviceQuery
具体的安装过程可以参考英文。
这里必须要强调的是一定要是新的ubuntu14.04 在安装显卡驱动之前千万别更新，否则就无法进入桌面，这个问题困扰了我很久了。重装了是十几遍的系统。
这篇guide只是一些零散的安装步骤以及给后来人对于cuda的一些坑上的提醒。
以上就是重庆云诚科技小编分享贡献者：（妞，别以为爷不敢动你）解答的关于“如何安装CUDA”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续解惑下文用户【十里温柔】贡献的“cuda8.0怎么安装”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
cuda8.0怎么安装
本文贡献者：【十里温柔】 ，解答(cuda编程教程)的问题，如果问题解决，可以关注本站！
贡献者回答步骤如下：
1.下载安装CUDA：
1.1 下载。请到 cuda官网，选择合适的版本。如果版本不合适，安装的时候会提示的，但还是下载最新的比较好；
1.2 安装。双击cuda_7.5.18_win10.exe,一步步来就好。
2.VS2013配置和测试
2.1 重启计算机。关于是否添加环境变量，笔者安装的时候系统已自动添加好对应的环境变量，如果没有，请查看上文链接的博文；
2.2 配置VS。也请参考上述博文，不再赘述。
3.测试
上两个测试文件。
3.1
1 #include< stdio.h>
2 #include "cuda_runtime.h"
3 #include "device_launch_parameters.h"
4 bool InitCUDA()
5 {
6 int count;
7 cudaGetDeviceCount(&count);
8 if(count == 0)
9 {
10 fprintf(stderr, "There is no device.\n");
11 return false;
12 }
13 int i;
14 for(i = 0; i < count; i++)
15 {
16 cudaDeviceProp prop;
17 if(cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess)
18 {
19 if(prop.major >= 1)
20 {
21 break;
22 }
23 }
24 }
25 if(i == count)
26 {
27 fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
28 return false;
29 }
30 cudaSetDevice(i);
31 return true;
32 }
33
34 int main()
35 {
36 if(!InitCUDA())
37 {
38 return 0;
39 }
40 printf("HelloWorld, CUDA has been initialized.\n");
41 return 0;
42 }
3.2
1 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库
2 #include "cuda_runtime.h"
3 #include "cublas_v2.h"
4
5 #include <time.h>
6 #include <iostream>
7
8 using namespace std;
9
10 // 定义测试矩阵的维度
11 int const M = 5;
12 int const N = 10;
13
14 int main()
15 {
16 // 定义状态变量
17 cublasStatus_t status;
18
19 // 在 内存 中为将要计算的矩阵开辟空间
20 float *h_A = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
21 float *h_B = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
22
23 // 在 内存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
24 float *h_C = (float*)malloc (M*M*sizeof(float));
25
26 // 为待运算矩阵的元素赋予 0-10 范围内的随机数
27 for (int i=0; i<N*M; i++) {
28 h_A[i] = (float)(rand()%10+1);
29 h_B[i] = (float)(rand()%10+1);
30
31 }
32
33 // 打印待测试的矩阵
34 cout << "矩阵 A :" << endl;
35 for (int i=0; i<N*M; i++){
36 cout << h_A[i] << " ";
37 if ((i+1)%N == 0) cout << endl;
38 }
39 cout << endl;
40 cout << "矩阵 B :" << endl;
41 for (int i=0; i<N*M; i++){
42 cout << h_B[i] << " ";
43 if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
44 }
45 cout << endl;
46
47 /*
48 ** GPU 计算矩阵相乘
49 */
50
51 // 创建并初始化 CUBLAS 库对象
52 cublasHandle_t handle;
53 status = cublasCreate(&handle);
54
55 if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
56 {
57 if (status == CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED) {
58 cout << "CUBLAS 对象实例化出错" << endl;
59 }
60 getchar ();
61 return EXIT_FAILURE;
62 }
63
64 float *d_A, *d_B, *d_C;
65 // 在 显存 中为将要计算的矩阵开辟空间
66 cudaMalloc (
67 (void**)&d_A, // 指向开辟的空间的指针
68 N*M * sizeof(float) //需要开辟空间的字节数
69 );
70 cudaMalloc (
71 (void**)&d_B,
72 N*M * sizeof(float)
73 );
74
75 // 在 显存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
76 cudaMalloc (
77 (void**)&d_C,
78 M*M * sizeof(float)
79 );
80
81 // 将矩阵数据传递进 显存 中已经开辟好了的空间
82 cublasSetVector (
83 N*M, // 要存入显存的元素个数
84 sizeof(float), // 每个元素大小
85 h_A, // 主机端起始地址
86 1, // 连续元素之间的存储间隔
87 d_A, // GPU 端起始地址
88 1 // 连续元素之间的存储间隔
89 );
90 cublasSetVector (
91 N*M,
92 sizeof(float),
93 h_B,
94 1,
95 d_B,
96 1
97 );
98
99 // 同步函数
100 cudaThreadSynchronize();
101
102 // 传递进矩阵相乘函数中的参数，具体含义请参考函数手册。
103 float a=1; float b=0;
104 // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组
105 cublasSgemm (
106 handle, // blas 库对象
107 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 A 属性参数
108 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 B 属性参数
109 M, // A, C 的行数
110 M, // B, C 的列数
111 N, // A 的列数和 B 的行数
112 &a, // 运算式的 α 值
113 d_A, // A 在显存中的地址
114 N, // lda
115 d_B, // B 在显存中的地址
116 M, // ldb
117 &b, // 运算式的 β 值
118 d_C, // C 在显存中的地址(结果矩阵)
119 M // ldc
120 );
121
122 // 同步函数
123 cudaThreadSynchronize();
124
125 // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去
126 cublasGetVector (
127 M*M, // 要取出元素的个数
128 sizeof(float), // 每个元素大小
129 d_C, // GPU 端起始地址
130 1, // 连续元素之间的存储间隔
131 h_C, // 主机端起始地址
132 1 // 连续元素之间的存储间隔
133 );
134
135 // 打印运算结果
136 cout << "计算结果的转置 ( (A*B)的转置 )：" << endl;
137
138 for (int i=0;i<M*M; i++){
139 cout << h_C[i] << " ";
140 if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
141 }
142
143 // 清理掉使用过的内存
144 free (h_A);
145 free (h_B);
146 free (h_C);
147 cudaFree (d_A);
148 cudaFree (d_B);
149 cudaFree (d_C);
150
151 // 释放 CUBLAS 库对象
152 cublasDestroy (handle);
153
154 getchar();
155
156 return 0;
157 }
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