2011年11月10日，据NVIDIA官方宣布CUDA Toolkit 4.1 RC1版本发布，目前CUDA注册开发者已经可以下载。CUDA开发者请登录官网下载http

CUDA的版本已经到了4.0，而我却刚开始学这个。请在NVIDIA官方网下载Parallel Nsight 2.0，里面包含了CUDA 3.2版本和CUDA 4.0版本。可以选一个安装，或者全部安装

在详细介绍CUDA之前，首先让大家了解下Ubuntu CUDA，然后全面介绍Ubuntu CUDA，希望对大家有用。Linux用户、系统管理员和Linux系统自学者的参考书或培训教材，还可供希望转入

安装官网最新的显卡驱动：安装方法可参考：cuda.it168.com/a2011/1201/1282/000001282168.shtml。然后从NVIDIA网站(http

在之前的文章中，给大家介绍了《Windows环境下的CUDA 4.0入门》和《Linux环境下的CUDA 4.0入门》。CUDA 4.0支持Windows、Linux和Mac环境，在这里，笔者将向大家分享在Mac环境下CUDA 4.0如何安装和调试。

作为一名CUDA的开发者，首先应当学会如何搭建CUDA的开发运行环境。通过今后的几篇文章，笔者将同大家分享在Windows、Linux和Mac OS X环境下如何安装和配置CUDA运行环境，并结合NVIDIA的官方教程，相信这一系列文章将会是最全面、最权威的CUDA 4.0安装手册。

2009年10月28日，北京—图形处理器(GPU)的发明者NVIDIA(英伟达)公司于今日正式宣布，授予中国科学院过程工程研究所和清华大学CUDA卓越中心的称号，以表彰他们在中国推广CUDA和GPU

有一个最新的技术发展使得CUDA程序能够透明的编译并全速的在x86架构上运行，这一革新使得CUDA可以像OpenMP一样，成为一种对所有应用程序的开发均可用的编程模型。PGI CUDA C/C++ compiler for x86，它是第一个能透明的生成运行在x86处理器上二进制代码的原生CUDA编译器，

在2010 GPU技术大会(GTC)上，英伟达(NVIDIA)公司展示了自2009 GTC闭幕后的一年内CUDA的发展进程(如下图)，从中不难看出CUDA的强劲势头。当然，在随后的2011年这一势头更加明显。而对于大量刚刚接触CUDA的初学者来说，常常会被很多CUDA和GPU计算的相关问题所困扰。

本文向大家介绍如何在Ubuntu环境下进行CUDA编程，1、更新Ubuntu软件；2、下载CUDA安装软件；3、安装CUDA；4、编译CUDA SDK；5、运行。