我看到一个video，其中一个人在一个虚拟框中编译了他的 cuda 程序之一。
请转到该视频中的 01:09:00，以查看他在 virgualbox 中编译了该程序。
PS：我有一个 gtx 970 卡和另一个图形卡安装在我的工作站上，但我不想在它上面安装一个真正的 Ubuntu，我只想使用 VM 来测试 cuda 世界。
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是的，有可能。
视频中的演示者正在使用 Amazon EC2 云 GPU 实例。
通常，许多类型的 VM（虚拟机）产品都可以托管 linux OS，可以在其上加载 CUDA 工具包并以这种方式编译代码。
但是，编译代码和运行CUDA 代码之间是有区别的。运行 CUDA 代码通常需要 CUDA GPU 存在 / 可用。这可以使用某些类型的 VM / 虚拟机管理程序来完成，但并非每个 VM 虚拟机管理程序都支持将物理 GPU 设备放置到 VM 中的功能（当前需要在中运行>CUDA 代码）。
通常,为了在 VM 内提供适合于 CUDA 使用 (当前) 的 GPU,VM / 管理程序必须支持某种PCI Pthrough能力。
提供完整的分步教程将取决于特定虚拟机管理程序的选择，并且超出了我可以在此处提供的答案的范围。
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在运行 Ubuntu 18.04 的 VirtualBox VM 中，我安装了 NVIDIA CUDA 编译器和 dev 头文件，其中包含以下内容：
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit nvidia-cuda-dev libcupti-dev
这给了我：
> nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85
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