NVIDIA于2006年推出CUDA（Compute Unified Devices Architecture），可以利用其推出的GPU进行通用计算，将并行计算从大型集群扩展到了普通显卡，使得用户只需要一台带有Geforce显卡的笔记本就能跑较大规模的并行处理程序。
使用显卡的好处是，和大型集群相比功耗非常低，成本也不高，但性能很突出。以我的笔记本为例，Geforce 610M，用DeviceQuery程序测试，可得到如下硬件参数：
计算能力达48X0.95 = 45.6 GFLOPS。而笔记本的CPU参数如下：
CPU计算能力为（4核）：2.5G*4 = 10GFLOPS，可见，显卡计算性能是4核i5 CPU的4~5倍，因此我们可以充分利用这一资源来对一些耗时的应用进行加速。
好了，工欲善其事必先利其器，为了使用CUDA对GPU进行编程，我们需要准备以下必备工具：
1. 硬件平台，就是显卡，如果你用的不是NVIDIA的显卡，那么只能说抱歉，其他都不支持CUDA。
2. 操作系统，我用过windows XP，Windows 7都没问题，本博客用Windows7。
3. C编译器，建议VS2008，和本博客一致。
4. CUDA编译器NVCC，可以免费免注册免license从官网下载CUDA ToolkitCUDA下载，最新版本为5.0，本博客用的就是该版本。
5. 其他工具（如Visual Assist，辅助代码高亮）
准备完毕，开始安装软件。VS2008安装比较费时间，建议安装完整版（NVIDIA官网说Express版也可以），过程不必详述。CUDA Toolkit 5.0里面包含了NVCC编译器、设计文档、设计例程、CUDA运行时库、CUDA头文件等必备的原材料。
安装完毕，我们在桌面上发现这个图标：
不错，就是它，双击运行，可以看到一大堆例程。我们找到Simple OpenGL这个运行看看效果：
点右边黄线标记处的Run即可看到美妙的三维正弦曲面，鼠标左键拖动可以转换角度，右键拖动可以缩放。如果这个运行成功，说明你的环境基本搭建成功。
出现问题的可能：
1. 你使用远程桌面连接登录到另一台服务器，该服务器上有显卡支持CUDA，但你远程终端不能运行CUDA程序。这是因为远程登录使用的是你本地显卡资源，在远程登录时看不到服务器端的显卡，所以会报错：没有支持CUDA的显卡！解决方法：1. 远程服务器装两块显卡，一块只用于显示，另一块用于计算；2.不要用图形界面登录，而是用命令行界面如telnet登录。
2.有两个以上显卡都支持CUDA的情况，如何区分是在哪个显卡上运行？这个需要你在程序里控制，选择符合一定条件的显卡，如较高的时钟频率、较大的显存、较高的计算版本等。详细操作见后面的博客。
好了，先说这么多，下一节我们介绍如何在VS2008中给GPU编程。