在Debian系统上， GCC是主流的编译器，但默认情况下它并不支持GPU编程。只是 能力。本文将详细介绍这一过程。

安装CUDA Toolkit

要使Debian GCC支持GPU编程，先说说需要安装CUDA Toolkit。CUDA Toolkit是NVIDIA开发的一个平台， 用于支持GPU编程，它给了CUDA编程语言和一系列工具库。

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-toolkit

在安装过程中，兴许会提示您选择适合您的系统版本的CUDA版本。请根据需要选择正确的版本。

安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA给的一个用于深厚度神经网络的GPU加速库。它是GPU加速深厚度学的关键组成有些。您能从NVIDIA官方网站下载与您的CUDA版本兼容的cuDNN库，并按照官方文档进行安装。

sudo apt-get install libcudnn8

安装过程中， 请确保将cuDNN库文件放置在正确的目录下并配置周围变量以便系统能够找到这些个库。

配置周围变量

安装完CUDA Toolkit和cuDNN后您需要配置周围变量以便系统能够找到这些个库。通常，这涉及到将CUDA和cuDNN的库路径添加到LD_LIBRARY_PATH周围变量中。

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

您兴许还需要将CUDA Toolkit的bin目录添加到PATH周围变量中，以便在命令行中直接用nvcc和其他CUDA工具。

用支持CUDA的编译器

虽然GCC本身不直接支持CUDA， 但您能用支持CUDA的C++编译器，如NVIDIA的nvcc。nvcc是CUDA的官方编译器，它能够生成针对NVIDIA GPU优化的代码。

在Debian系统上， 您能用以下命令来安装nvcc：

sudo apt-get install g++-cuda

用nvcc时您能指定用与GCC兼容的C++标准。比方说 以下命令用C++11标准编译一个名为my_program的程序：

nvcc -o my_program my_program.cu -std=c++11

用TensorRT进行深厚度学加速

TensorRT是NVIDIA给的高大性能推断库，它能直接利用CUDA在GPU上进行加速。您能按照TensorRT官方文档中的指导， 在Debian系统上安装和配置TensorRT，并用它来加速深厚度学模型。

在安装TensorRT之前，请确保已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN。您能从TensorRT官方网站下载与您的CUDA版本兼容的TensorRT库，并按照官方文档进行安装。

任务时。

请注意， 具体的安装和配置过程兴许会因系统版本、CUDA和cuDNN版本的不同而有所差异。觉得能参考最新鲜的官方文档以获取最准确的安装和指导信息。