最近又有新的项目要做了，这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题，所以最近一直在学习CUDA的编程问题，昨天安装软件完毕，运行第一个程序的时候还是遇到很多问题。所以这里给大家一起分享一下， 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧。
安装 你需要的软件有四种：
其中，cuda的devdriver是不用安装的，当然，你可以下载最新版本安装一下。
然后就是下载，注意，你下载的所有的软件和你计算机上的VS所用的位数要匹配，例如，我的手提是64位的，VS也是64位的，所以我下载的软件都是64位的。(如果版本不匹配，等到编译的时候会有很大问题)
CUDA下载：
http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_0_downloads.html
CUDA VS Wizard下载：
http://sourceforge.net/projects/cudavswizard/
别忘了记住自己的安装路径，我都是默认安装的，我的安装路径如下：
CUDA toolkit : C:Program FilesNVIDIA GPU Computing Toolkit
CUDA driver: D:NVIDIADisplayDriver
CUDA SDK: C:ProgramDataNVIDIA CorporationNVIDIA GPU Computing SDK 4.0
SDK是例子的集合，等到编写程序的时候可以把例子调出来看看，运行一下，也可以用来检测自己编程环境是否搭好。
确保自己的软件和vs都是同样的位数(都是32位，或者是都是64位)，安装成功之后，打开vs(我用的是vs2005)，新建项目-》项目类型中看到如下新的语言种类的项目：
运行template
你的第一个小程序，检验自己的CUDA环境是否搭建成功
打开自己sdk的安装路径-》c->src，我的是：C:ProgramDataNVIDIA CorporationNVIDIA GPU Computing SDK 3.2Csrc emplate src文件夹中都是一些可以运行的例子，先打开template这个文件夹，双击打开这个例子：
在vs的项目资源管理器里面，你可以看到一个.cu的文件，但是那个文件里面的关键字都没有显示高亮，那么要怎么办呢?
语法高亮
在NVDIA CUDA SDKdocsyntax_highlighting 文件下有visual_studio_7和visual_studio_8，分别包含用于VS.net/7和VS.net 2005/vs 8的高亮显示
1、将%NVIDIA GPU Computing SDK%Cdocsyntax_highlightingvisual_studio_8下的 nVidia 写好的语法文件usertype.dat复制到%Visua Studio%Common7IDE下;
2、启动Visual Studio，选择“工具” > “选项” > “文本编辑器” > “文件扩展名”，扩展名设为cu，编辑器选择Microsoft Visual C++，点击“确定”;
3、重启Visual Studio。
编译规则的添加
使用CUDA VS Wizard
CUDA VS Wizard是Openhero编写的、开源的、面向Visual Studio的工具。安装完成后，在Visual Studio中新建项目时会出现CUDAWinApp的模板，从这个模板建立项目可以省去很多设置;
1、添加编译规则
在解决方案资源管理器里面，找到你刚刚打开的项目template，右键点击这个项目，点击属性
"属性“ > ”链接器“ > "输入" > ”附加依赖项“中添加”cudart.lib cutil64D.lib“。(如果是使用32位机子的添加cudart.lib cutil32D.lib)
注意上图，如果是64位软件的同学，一定要把debug选项沟上*64
2 添加其他文件规则：
(1).在NVIDIA CUDA SDKcommon目录下找到cuda.rules(这个根据每个人安装的软件不一样，
如果是3.2以后的版本
默认是在C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv3.2extrasvisual_studio_integration ules)
(2).打开VS环境，单击Tools→Options→Projects and Solutions→VC++Project Settings，在C/C++ File Extensions里添加*.cu，在Extensions To Include里添加*.cuh，在Rule File Search Paths里添加~NVIDIA CUDA SDKcommon，即cuda.rules文件所在目录。
(3).重启VS。
配置完成后，双击CPP文件，点击编译运行。
得到如下的运行结果，就说明配置成功
vs对CUDA编程的支持并不足够，所以很多地方需要自己配置，遇到问题的时候及时搜索解决方案。
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CUDA专区：http://cuda.it168.com/
CUDA论坛：http://cudabbs.it168.com/