电脑配置:windows7 sp1 64bit + CUDA6.5 + GeForce GTX780 Ti
显卡中的GPU因为多核可以处理很多相同的操作,相比较来说cpu就像个健全的手,什么活都能干,而gpu就是个非健全的手，只能干特定的事情，但是架不住手多，随便几百上千的。
关于从cpu过渡到GPU推荐先看《大规模并行处理器编程实战》中前两章，其中有详细地 讲解人们从cpu关注到gpu的历史，开始是用来图形处理的gpu，而且当时如果想使用gpu也需要通过opengl转换自己的思想成为图形处理，然后才能交予gpu处理。自从nvidia公司发现了这一潜力，他们开发了cuda，使得不需要经过opengl的api也能使用gpu这种多核处理的优势。这本书第二章中也详细说明了关于gpu上的结构包括寄存器，局部共享内存，全局共享内存，只读内存等；本书的缺点就是没有从开头介绍如何架构一个项目，也就是没有介绍hello
world。
《GPU高性能编程CUDA实战》中说明了如何进行从cpu编程转移到gpu编程上的过程，不过还不是完全详细。本文参考这本书加上官方文档完。
首先: 1、登陆https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 查看自己的显卡是否支持CUDA。
2、进入https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 下载cuda6.5，点进去之后记得注意系统、位数和是笔记本还是桌面版，我按照系统字节64位选择的是64位版本。
3、首先安装Visual studio（推荐10 12 13 三个版本），就像往常一样，装好就行。
4、卸载本计算机上的NVIDIA的驱动和任何文件，因为你下载的cuda 6.5中包含了这些，而且你之前通过例如驱动精灵安装的驱动有可能高于内部的版本。为了少麻烦，推荐先卸载驱动，然后安装cuda6.5.
5、在安装cuda6.5的时候会有三个路径选择，第一个默认就行，第二个因为默认的是programdata，是隐藏的 推荐修改成自己其他定义的路径，第三个默认就行。
6、经过5的安装和重启，它会自动进行环境设置和vs的配置，无需手动操作。如果步骤5中第一项是默认的，那么就能够在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.5\doc下面找到html和pdf两个文件夹，没错这个pdf文件夹中就是包含的所有资料。
7、（可选）编译cuda6.5自带的例子，在上面步骤5中的第二个路径中（C:\Program Files\NVIDIA GPU Samples）有三个.sln，分别是vs10，vs12和vs13.这是全局部分，如果想单独编译，那就点击如各自的文件夹中选择.sln。
双击打开然后进行重新生成项目，接下来等着132个生成完成就行（我只成功了122个）。
按照步骤6中提示的pdf文件夹中的《CUDA_Getting_Started_Windows.pdf》中所述“A few of the example projects require some additional setup. The simpleD3D9 example requires the system to have a Direct3D SDK (June 2010 or later) installed and the Visual Compiling CUDA Programs www.nvidia.com NVIDIA
CUDA Getting Started Guide for Microsoft Windows C++ directory paths (located in Tools > Options...) properly configured” 也就解释了为什么之前只成功了122个。
因为编译器是在win32位下运行，所以生成的所有可执行文件在C:\Program Files\NVIDIA GPU Samples\bin\win32\Debug里面，也就是上图中的bin文件夹中。common文件夹暂时不管。
测试是否安装完成：cmd命令行进入\bin\win32\Debug文件夹下，运行deviceQuery.exe，显示计算机上的显卡设备等信息
结果是pass。然后运行bandwidthTest.exe
结果显示的是主机（tip：对于cuda来说，host就是cpu和电脑的内存，而device指的是gpu和显卡的显存）到设备和设备到主机以及设备到设备之间的通信带宽速度。
hello world
正常的新建新项目：
然后：
，写项目名称，接着确定就行。
这时候会在解决方案资源管理器中有kernel.cu。对于cpp语言来说，扩展名就是.cpp，而对于cuda的来说，他的源文件就是.cu。
这个kernel.cu，暂时不需要，可以移除就行。
如上图所示，进行添加新建项。
扩展名为.cu。
成功。接下来就可以进行其他的代码编写了。因为cuda是为了最大程度的迎合c/cpp语言，使得对cuda的编程的不适应程度降到最小，从而很多语法上，你几乎都不知道这是个cuda编程。这方面在书籍《大规模并行处理器编程实战》有所提及，不过那书有些年头了，对于cuda这种快速发展的东西来说，只能看看，因为后来的cuda新的特性多了很多。