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利用CUDA进行GPU编程（一）

安装CUDA工具

进行GPU编程的第一步，是对编程环境进行搭建，小编选择的是NVIDIA提供的CUDA toolkit, 使用该工具的硬件基础是电脑显卡需要是N卡（即NVIDIA系列显卡），通过在电脑中任务管理器的显示适配器中查看自己电脑的显卡信息，也可以在鲁大师等软件中直接进行硬件检查，小编电脑中的显卡是NVIDIA Geforce GTX 1050型号显卡。另一个具备条件是需要安装与自己想要安装的CUDA工具兼容的Visual studio，这一点非常重要，两者必须兼容。小编在之前使用的VS环境一直是2017版，在进行CUDA安装过程中，一直出现下图所示错误
利用CUDA进行GPU编程（一）_第1张图片
按照网络上的一些提示，一直没有修改成功，最后下载VS2013版本，才安装成功。
最终的配置：CUDA9.0+VS2013

检查安装成功

安装完成后需要检查是否安装成功，在命令行窗口中输入nvcc -V，查看当前电脑环境中是否有CUDA的配置。如果成功安装会显示下图所示信息
利用CUDA进行GPU编程（一）_第2张图片

当安装成功后，在命令行中输入：set cuda检查系统中的环境变量是否配置成功：

利用CUDA进行GPU编程（一）_第3张图片 ## 运行CUDA中的samples

CUDA中自带有很多的examples，安装CUDA成功后，可以通过在VS中运行其中的程序，检验是否与VS配置成功，如果在安装过程中使用默认的安装路径，则samples在路径
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0
下，在VS2013中打开其中一个samples，运行即可查验是否成功。小编运行的是sample_0中的vector add example，运行结果如下
利用CUDA进行GPU编程（一）_第4张图片

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