GPU编程自学2 —— CUDA环境配置

深度学习的兴起，使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题。这里主要记录自己的GPU自学历程。

《GPU编程自学1 —— 引言》
《GPU编程自学2 —— CUDA环境配置》
《GPU编程自学3 —— CUDA程序初探》
《GPU编程自学4 —— CUDA核函数运行参数》
《GPU编程自学5 —— 线程协作》
《GPU编程自学6 —— 函数与变量类型限定符》
《GPU编程自学7 —— 常量内存与事件》
《GPU编程自学8 —— 纹理内存》
《GPU编程自学9 —— 原子操作》
《GPU编程自学10 —— 流并行》

二、 CUDA环境配置

首先说明一下我的基础环境：联想小新超极本；Win10 X64 专业版； NVIDIA GeForce 940MX; VS2013。

2.1 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\

2.2 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。

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二、 CUDA环境配置

2.1 安装CUDA Toolkit

2.2 VS测试工程

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