(1)GPU编程-CUDA环境搭建

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1 CUDA环境配置

首先说明一下我的基础环境： 神舟笔记本；Win10 X64 专业版； NVIDIA GTX1050; VS2013。

1. 安装CUDA Toolkit

在保证NVIDIA显卡驱动成功安装的条件下，从下面链接下载并安装对应版本的CUDA Toolkit.（注意：最好已经安装好VS）
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads， 建议右键复制下载链接然后迅雷下载。

通过在命令窗中执行nvcc -V初步判断是否安装成功：

安装成功后(默认安装)系统会增加如下环境变量：

CUDA_PATH：  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
CUDA_PATH_V8_0：  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
NUMBER_OF_PROCESSORS： 4
NVCUDASAMPLES_ROOT：  C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0
NVCUDASAMPLES8_0_ROOT：  C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0
NVTOOLSEXT_PATH：  C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NvToolsExt\

2 VS测试工程

CUDA Toolkit安装成功后会自动和系统的编译器进行绑定。 以我的VS2013为例，“新建项目”下增加了 “NVIDIA”选项。

CUDA Toolkit已经为我们提供了一些简单的样例，位于 环境变量 “NVCUDASAMPLES_ROOT”所指向的目录下。 注意，该目录通常为隐藏目录。

随便选择其中的一个子项目，如果可以成功运行，则表明CUDA确实已经安装成功。
编译的时间随电脑GPU和CPU性能而定，