Nvidia CUDA Toolkit的安裝（cuda）
PS：特別推薦*.deb的方法，目前已提供離線版的deb文件，該方法比較簡單，不需要切換到tty模式，因此不再提供原來的*.run安裝方法，這里以CUDA 7.5為例。
一、CUDA Repository
1.1 安裝所需依賴包
sudo apt-get install build-essential # basic requirement # sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler #required by caffe
獲取CUDA安裝包,安裝包請自行去NVidia官網下載。（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）
cd 到安裝包所在的文件位置，執行下面命令。
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install cuda
安裝完，這里可以重啟電腦，分辨率就會自動調整了，不過不一定會變成完全適應屏幕。如果一開始安裝Ubuntu沒有出現輸入信號的問題的話，不存在分辨率自動調整的問題。
1.2 設置環境變量：
（設置環境變量時，首先確定好cuda安裝路徑和位置，這一步非常重要，在安裝時不需要對下面位置進行修改，系統會自動建立連接）
在/etc/profile中添加CUDA環境變量(最好使用vim，不要用gedit，剛剛裝完系統gedit會導致鍵盤錯亂，增加不必要的麻煩）
sudo gedit /etc/profile
在最后行添加內容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
保存后, 執行下列命令, 使環境變量立即生效
source /etc/profile
同時需要添加lib庫路徑： 在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf,
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
內容如下
/usr/local/cuda/lib64 /lib /usr/lib /usr/lib32
這里把lib庫都加全了
保存后，執行下列命令使之立刻生效
sudo ldconfig -v
2.2 安裝CUDA SAMPLE：
進入/usr/local/cuda/samples, 執行下列命令來build samples
sudo make all -j8
全部編譯完成后， 進入/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery , 運行deviceQuery
/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery
如果出現顯卡信息， 則驅動及顯卡安裝成功：
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "GeForce GTX 960" CUDA Driver Version / Runtime Version 7.5 / 7.5 CUDA Capability Major/Minor version number: 5.2 Total amount of global memory: 4095 MBytes (4294246400 bytes) ( 8) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 1024 CUDA Cores GPU Max Clock rate: 1329 MHz (1.33 GHz) Memory Clock rate: 3600 Mhz Memory Bus Width: 128-bit L2 Cache Size: 1048576 bytes Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096) Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers Total amount of constant memory: 65536 bytes Total amount of shared memory per block: 49152 bytes Total number of registers available per block: 65536 Warp size: 32 Maximum number of threads per multiprocessor: 2048 Maximum number of threads per block: 1024 Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64) Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535) Maximum memory pitch: 2147483647 bytes Texture alignment: 512 bytes Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s) Run time limit on kernels: Yes Integrated GPU sharing Host Memory: No Support host page-locked memory mapping: Yes Alignment requirement for Surfaces: Yes Device has ECC support: Disabled Device supports Unified Addressing (UVA): Yes Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 1 / 0 Compute Mode: < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) > deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 7.5, CUDA Runtime Version = 7.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 960 Result = PASS
Nvidia CUDA Toolkit的安裝（cudnn)
二、CUDNN Repository
這部分比較簡單，首先要注冊Nvidia的開發賬號，然后才能下載cudnn。
簡單地說，就是復制幾個文件：庫文件和頭文件。將cudnn的頭文件復制到/usr/local/cuda/lib64，將cudnn的庫文件復制到/usr/local/cuda/include。
下載下來后,cd 到文件包目錄下,解壓文件：
tar -zxf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz cd cuda
#鏈接到cuda的庫里 sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
要不要鏈接cuDNN的庫文件：http://www.cnblogs.com/empty16/p/4793404.html （要，必須要！！） $ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.4.0.7 /usr/local/lib/libcudnn.so.4 $ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.4 /usr/local/lib/libcudnn.so
#鏈接完config更新
$ sudo ldconfig
完成cuda和cudnn的安裝