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首先要開啟GPU加速就要安裝cuda.安裝cuda,首先要安裝英偉達的驅動。ubuntu有自帶的開源驅動，首先要禁用nouveau。這兒要注意，虛擬機不能安裝ubuntu驅動。VMWare下顯卡只是模擬出的一塊顯卡，如果你安裝cuda,會卡在ubuntu圖形界面無法登陸系統。或者最終安裝了cuda也會檢測不到顯卡設備,所以首先我們需要裝雙系統。
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win10下安裝ubuntu。win10，win8,是使用uefi引導的。不同於win7等老版本。所以不可以使用EasyBCD.
首先我們對C盤進行分區。我的C盤是固態硬盤，使用win10自帶的分區會發現無法壓縮只有40M,但是我空余空間有100多G.所以我們不得已使用第三方軟件分區助手來幫助分區。最終成功壓縮出80G剩余空間。
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雙系統win10無法啟動，報錯
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
我們不能使用傳統的MBR引導來修復。需要借助於BCDBOOT工具。方法如下
1、首先我們下載BCDBOOT.EXE工具，復制到U盤。
2、開機選擇從U大師啟動進入WIN08 PE，打開分區工具diskgenius，找到ESP分區，指定一個盤符T盤。
3、在運行命令行輸入CMD 回車，再輸入U:回車一下(一般U盤所在的盤符都是U盤)。
4、再輸入bcdedit回車，再次輸入bcdboot c:\windows /s T: /f uefi /l zh-cn回車，即可重新創建引導文件到ESP分區。(注：T:代表引導分區esp分區。輸入命令時注意中間的空格)
此時可以設置ubuntu為boot 啟動項目,啟動后可以選擇進入windows 引導系統或者直接進入ubuntu系統
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ubuntu系統安裝注意選擇分區,我沒有為home單獨設置分區,/boot 引導 200兆 swap 交換分區6G, /根目錄剩余80G
首先在ubuntu下安裝NVIDIA驅動.可以直接在ubuntu軟件中心安裝.
安裝cuda
sudo dpkg -i 你的下載包cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
執行sudo apt-get update
執行sudo apt-get install cuda
設置環境變量
export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
安裝samples
cuda-install-samples-7.5.sh ~
cd ~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples
make 編譯程序,這兒比較慢,多等一會就可以
報錯 參考:http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/50439478
unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!意思也很明顯了，就是gcc的版本高於4.9，Cuda不支持。解釋一下：ubuntu15.10自帶的gcc是5.2.1，可以通過gcc – version（兩個-）查看，但是cuda不支持超過4.9.0的gcc編譯器。要么安裝一個低版本的編譯器，要么把cuda的這個限制給去掉。我選擇的是后者，而且尚未出現其他問題。
解決方案如下：
sudo cd /usr/local/cuda/include/ #進入到頭文件目錄cuda(而不是cuda-7.5)；
sudo cp host_config.h host_config.h.bak #備份原頭文件；
sudo gedit host_config.h #編輯頭文件；
ctrl+F查找4.9出現的地方，大約位於115行，在第113行處應該顯示if _GNUC_>4 || (_GNUC_ == 4 && _GNUC_MINOR_ > 9)，因為我們的是5.2.1，因此，把上面的2個4都改成5就ok了，保存退出。
cd /root/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/1_Utilities/deviceQuery
執行 ./deviceQuery
結果如下
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GTX 850M"
.........
證明安裝成功