一、安装

1.1硬件支持

首先确定你的电脑显卡是支持Cuda安装的。 右键“我的电脑”，然后点击“设备管理器”。在显示适配器里可以查看显卡型号。 如果包含在官网列表 中，则可以点击对应的型号到下载界面下载Cuda安装包。

1.2 安装VS2017 官网下载VS2017，并安装。

1.3 安装Cuda 在安装过程中，会自动检测本机是否已经安装了配套的VS版本其中之一，如果VS版本和Cuda版本不匹配的话，安装无法进行。 （ 另外，如果电脑安装了360杀毒的话，安装过程中会不断有疑似病毒修改的提示，要全部允许操作，否则无法安装。）

以上步骤无报错通过之后，基本环境已经搭建完成。

二、测试环境是否成功

参考了很多，所以有好几种办法，我全部列出来。

2.1

运行cmd， 输入nvcc --version,即可查看版本号，如图：

set cuda，可以查看cuda设置的环境变量，如图

2.2 开始菜单->NVIDIA Corporation->CUDA Samples->6.5->Browse CUDA Samples,左键单击打开示例代码的位置， 找到下图所示文件，在VS中打开并编译（Build)。

这个过程大约需要四十分钟，编译成功后，你将在VS中方看到如图所示的提示。

（在编译过程中，我的VS报了如下找不到SDK错误：

解决办法为： 无需重装，在开始菜单中找到VS的安装软件点击打开，点击修改（modify），缺少哪个版本安装哪个windows SDK即可。）

未编译前，Debug文件夹中只有三个文件，如图。

成功编译后这个位置（具体路径见上图）将生成很多文件，在其中找到deviceQueryDrv.exe的程序拖入到cmd中，回车运行。 结果如下图，我们得到了本机的GPU硬件信息。注意：关注第二行计算能力，可以看到这台机器的计算能力是5.0。

2.3

打开vs2017，（我们可以观察到，在VS2017模板一栏下方出现了“NVIDIA/CUDA 10.0”。）创建一个空win32程序,即cuda_test项目。选择cuda_test，点击右键–>项目依赖项–>自定义生成，选择CUDA9.0。右键源文件文件夹->添加->新建项->选择CUDA C/C++File，取名cuda_main。点击cuda_main.cu的属性,在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”。

注意：以下步骤中的项目属性设置均针对x64

6. 包含目录配置：   1.右键点击项目属性–>属性–>配置属性–>VC++目录–>包含目录   2.添加包含目录：$(CUDA_PATH)\include

7. 库目录配置   1.VC++目录–>库目录   2.添加库目录：$(CUDA_PATH)\lib\x64

8. 依赖项   1.配置属性–>链接器–>输入–>附加依赖项   2.添加库文件：cublas.lib;cuda.lib;cudadevrt.lib;cudart.lib;cudart_static.lib;OpenCL.lib

cuda_main.cu代码如下：