Debian GCC本身并不直接支持GPU编程，但可以通过安装和配置相关的工具和库来实现GPU编程。以下是一些关键步骤和建议：
在Debian系统上安装CUDA Toolkit是支持GPU编程的第一步。您需要从NVIDIA官方网站下载适合您系统的CUDA版本。安装步骤通常包括下载deb包并使用dpkg或apt进行安装。
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-toolkit
cuDNN是NVIDIA提供的用于深度神经网络的GPU加速库。您需要从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。
# 例如，安装cuDNN 8.x版本
sudo apt-get install libcudnn8
安装完CUDA Toolkit和cuDNN后，您需要配置环境变量以便系统能够找到这些库。通常，这涉及到将CUDA和cuDNN的库路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
虽然GCC本身不直接支持CUDA，但您可以使用支持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。在使用nvcc时，您可以指定使用与GCC兼容的C++标准（如C++11、C++14等）。
nvcc -o my_program my_program.cu
TensorRT是NVIDIA提供的高性能推断库，它可以直接利用CUDA在GPU上进行加速。您可以按照TensorRT官方文档中的指导，在Debian系统上安装和配置TensorRT，并使用它来加速深度学习模型。
请注意，虽然上述步骤可以在Debian系统上实现GPU编程，但具体的配置过程可能会因系统版本、CUDA和cuDNN版本的不同而有所差异。建议参考最新的官方文档以获取最准确的安装和指导信息。