Nesta postagem vou resgatar como instalar o CUDA no Ubuntu 10.04 assim como o pyCUDA, para poder escrever em python e processar calculos nas GPUs nVidia usando o CUDA.Antes de mais nada, e necessario que sua placa de video tenha suporte ao CUDA. Uma lista com as placas esta disponivel em:http://developer.nvidia.com/cuda/cuda-gpusSe sua placa estiver na lista, beleza, siga lendo, se nao, compre uma!O primeiro passo e instalar os drivers (de preferencia atualizados) da placa. Para isso, siga as instrucoes dessa postagem:http://ahmarkinho.blogspot.com.br/2012/02/instalando-drivers-da-placa-de-video.html* normalmente apos alguma atualizacao no kernel do ubuntu e necessario a reinstalacao dos drivers. Na tela de abertura, o mouse nao ira funcionar, use o tab para ir ate o ok e pressione um enter. Na sequencia, reinstale os drivers.Agora precisamos do Toolkit e do SDK de desenvolvimento do CUDA. Baixe os dois de:http://developer.nvidia.com/cuda/cuda-downloadsVa ate a pasta onde se encontram os arquivos do Toolkit e do SDK. Primeiro instalaremos o Toolkit. Execute em um terminal:sudo ./cudatoolkit_4.2.9_linux64_ubuntu10.04.run*obviamente a versao e o sistema operacionlal podem mudar dependendo do arquivo que voce baixou. Baixe o arquivo correspondente a ultima versao do toolkit e do seu sistema operacional.Precisamos definir no sistema a onde se encontram os arquivos do CUDA. Para isso, edite o .bashrc. No terminal execute:gedit /home/USER/.bashrc*substitua USER pelo seu nome de usuario.No final do arquivo, insira os seguintes comandos (sao tres linhas apenas, a primeira inicial com #, a segunda e terceira com export):#Localizacao do CUDAexport PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATHSalve e feche o gedit.Por fim, instalamos o SDK. Execute no terminal (obviamente na pasta do arquivo de instalacao do SDK):sudo ./gpucomputingsdk_4.2.9_linux.run*a versao pode ser diferente de acordo com a data do download. E recomendavel instalar com todas as opcoes de diretorios padrao.Na compilacao dos exemplos que vem com o SDK e necessario algumas bibliotecas. Execute no terminal:sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev* a instalacao da biblioteca Mesa pode sobrescrever o arquivo de sistema criado pelo driver da placa recem instalado, por isso pode ser necessario reinstalar o driver da placa de video.Entre no diretorio de instalacao do SDK. Digite no terminal:cd /home/USER/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C*sendo USER o seu nome de usuario.E execute o make para compilar (certifique-se de ter o gcc instalado). Digite no terminal:sudo makeSe a compilacao for interrompida com o erro "cannot find -lGL" e necessario reinstalar o driver da placa de video.O resultado da compilacao esta no diretorio /home/USER/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release, sendo USER o seu nome de usuario.Execute o deviceQuery para verificar a instalacao. Digite no terminal (obviamente dentro do diretorio do resultado da compilacao):./deviceQuerySe tudo estiver sido instalado corretamente, voce recebera, ao final das verificacoes, o texto PASSED, indicando que esta tudo correto e o CUDA esta instalado e funcionando.Agora podemos instalar o wrapper python para o CUDA, o pyCUDA. Antes, recomendo que tenha o python e alguns complementos do python instalado, de acordo com a postagem:http://ahmarkinho.blogspot.com.br/2012/08/instalacao-e-compilacao-do-python-e.htmlFaca o download do codigo fonte do pyCUDA em:http://pypi.python.org/pypi/pycudaExtraia o pacote e va ate o diretorio. Utilizando um terminal digite:python configure.pypython setup.py buildsudo python setup.py install*o primeiro configura, o segundo compila e o terceiro instala.A instalacao e verificada executando-se alguns dos exemplos que vem junto