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GPU 是图形处理单元(Graphic Processing Unit) 的简称，最初主要用于图形渲染。自九十年代开始，GPU 的发展产生了较大的变化，NVIDIA 、AMD(ATI) 等GPU 生产商敏锐的观察到GPU 天生的并行性，经过他们对硬件和软件的改进，GPU 的可编程能力不断提高，GPU 通用计算应运而生。由于GPU 具有比CPU 强大的计算能力( 见图1- １ ），为科学计算的应用提供了新的选择。
由于GPU 拥有比CPU 更强的计算能力，很早就有人想到将GPU 应用到通用计算上，这就是GPGPU ，所谓GPGPU 是指 直接使用了图形学的API ，将任务映射成纹理的渲染过程，使用汇编或者高级着色器语言Cg ，HLSL 等编写程序，然后通过图形学API 执行（Direct3D 和OpenGL ），这样的开发不仅难度较大，而且难以优化，对开发人员的要求非常高，因此，传统的GP GP U 计算并没有广泛应用。
2007 年6 月，NVIDIA 公司推出了CUDA(Compute Unified Device Architecture) ，CUDA 不需要借助图形学API ，而是采用了类C 语言进行开发。同时，CUDA 采用了统一处理架构，降低了编程的难度，使得NVIDIA 相比AMD/ATI 后来居上。相比AMD 的GPU ，NVIDIA GPU 引入了片内共享存储器，提高了效率。 这两项改进使CUDA 架构更加适合进行GPU 通用计算。由于这些特性，CUDA 推出后迅速发展，被应用于石油勘测、天文计算、流体力学模拟、分子动力学仿真、生物计算、图像处理、音视频编解码等领域。
CUDA 直接采用C/C++ 编译器作为前端（如Linux 下的gcc,windows 下的vs ），以C/C++ 语法为基础设计，因此对熟悉C 系列语言的程序员来说，CUDA 的语法比较容易掌握。但是这并不意味着CUDA 容易，整体来说CUDA 是相当难的，难在优化，难在开发出健壮、可扩展性的程序；难在没有成熟的库和算法以借用。从语言的角度说，CUDA 只对ANSI C 进行了最小的必要扩展，以实现其关键特性– 线程按照两个层次进行组织、共享存储器和栅栏同步。这些关键特性使得CUDA 拥有了两个层次的并行：线程级并行实现的细粒度数据并行，和任务级并行实现的粗粒度并行。
前一节已经简单了说了一下CUDA,为了能够使用CUDA开发，这一节将说明怎样构建CUDA开发环境。
本节介绍在Ubuntu 9.04操作系统和gcc前端的基础上安装CUDA开发环境。
首先，要保证自己机器上的gcc能够使用，因为Ubuntu缺少gcc的一些包和g++，所以这些得自己安装。安装命令:sudo apt-get install g++，待其完成后，弄个C代码试试看:);当然你得保证你的显卡支持CUDA。
其次，到nVidia官方网站上下载对应操作系统的驱动(driver)和工具包(toolkit)。
再次，转换到控制台，命令为Ctrl+Alt+F1/F2/F3/F4，关掉gdm，命令为：sudo /etc/init.d/gdm stop，要确定已经关闭，否则在安装时会提示你有ｘ server程序在运行。
再次，进入driver和toolkit目录，执行安装命令,为了方便，请一定按照默认安装。命令sudo sh ./dev………………
sudo sh ./nv…………
然后，打开个人目录下的.bashrc文件或者/etc/profile文件，在其中加入命令：PATH=${PATH}:/usr/local/cuda/bin/ LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib，执行source .bashrc或者/etc/profile，依据你添加PATH和LD_LIBRARY_PATH时修改了那个文件确定。
最后执行nvcc命令，看看，如果提示你没有输入文件，就安装完成了。
如果你要安装SDK的话，还得安装一些包，依据make时的提示，google和新力得应该可以搞定一切，现在你可以享受CUDA了。
