ubuntu 15 安装cuda，开启GPU加速

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首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动。ubuntu有自带的开源驱动，首先要禁用nouveau。这儿要注意，虚拟机不能安装ubuntu驱动。VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡，如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统。或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统。

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win10下安装ubuntu。win10，win8,是使用uefi引导的。不同于win7等老版本。所以不可以使用EasyBCD.

首先我们对C盘进行分区。我的C盘是固态硬盘，使用win10自带的分区会发现无法压缩只有40M,但是我空余空间有100多G.所以我们不得已使用第三方软件分区助手来帮助分区。最终成功压缩出80G剩余空间。

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双系统win10无法启动，报错

The Boot Configuration Data file doesn't contain valid information for an operating system  File:\BCD Error code:0xc0000098

http://jingyan.baidu.com/article/414eccf617fbc66b431f0ab0.html

http://www.udashi.com/n/20140510/1553.html

我们不能使用传统的MBR引导来修复。需要借助于BCDBOOT工具。方法如下

1、首先我们下载BCDBOOT.EXE工具，复制到U盘。

2、开机选择从U大师启动进入WIN08 PE，打开分区工具diskgenius，找到ESP分区，指定一个盘符T盘。

3、在运行命令行输入CMD  回车，再输入U:回车一下(一般U盘所在的盘符都是U盘)。

4、再输入bcdedit回车，再次输入bcdboot  c:\windows /s  T:  /f  uefi  /l  zh-cn回车，即可重新创建引导文件到ESP分区。(注：T:代表引导分区esp分区。输入命令时注意中间的空格)

此时可以设置ubuntu为boot 启动项目,启动后可以选择进入windows 引导系统或者直接进入ubuntu系统

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ubuntu系统安装注意选择分区,我没有为home单独设置分区,/boot 引导 200兆 swap 交换分区6G, /根目录剩余80G

首先在ubuntu下安装NVIDIA驱动.可以直接在ubuntu软件中心安装.

安装cuda

sudo dpkg -i 你的下载包cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

执行sudo apt-get update

执行sudo apt-get install cuda

   设置环境变量 

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

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

安装samples

cuda-install-samples-7.5.sh ~

cd ~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples

make 编译程序,这儿比较慢,多等一会就可以

报错 参考:http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/50439478

   unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!意思也很明显了，就是gcc的版本高于4.9，Cuda不支持。解释一下：ubuntu15.10自带的gcc是5.2.1，可以通过gcc –          version（两个-）查看，但是cuda不支持超过4.9.0的gcc编译器。要么安装一个低版本的编译器，要么把cuda的这个限制给去掉。我选择的是后者，而且尚未出现其他问题。

解决方案如下：

sudo cd /usr/local/cuda/include/ #进入到头文件目录cuda(而不是cuda-7.5)； 
   sudo cp host_config.h host_config.h.bak #备份原头文件； 
   sudo gedit host_config.h #编辑头文件； 
   ctrl+F查找4.9出现的地方，大约位于115行，在第113行处应该显示if _GNUC_>4 || (_GNUC_ == 4 && _GNUC_MINOR_ > 9)，因为我们的是5.2.1，因此，把上面的2个4都改成5就ok了，保存退出。

cd /root/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/1_Utilities/deviceQuery

执行 ./deviceQuery

结果如下

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 850M"

.........

证明安装成功