CUDA学习，环境配置和简单例子

根据摩尔定律，每18个月，硬件的速度翻一番。纵使CPU的主频会越来越高，但是其核数受到了极大的限制，目前来说，最多只有8个或者9个核。相比之下，GPU具有很大的优势，他有成千上万个核，能完成大规模的并行计算，势必影响未来计算机发展的潮流。

运行GPU的计算机语言有很多种，但是NVIDIA的CUDA程序较为普遍。本博文主要介绍CUDA编程，分为两部分来阐释，第一部分简单配置一下编程环境，第二部分编写一个源程序并实现一个简单的功能。

一、环境配置

根据计算机系统，直接下载安装CUDA6.0的tools kit 。地址是https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

二、简单例子

在这里，我将一维数组从host传到device，然后又从device传回host，最后检查传回结果的正确性。

这里注意：我使用的是VS2010，在完成上一步的情况下，我们直接用VS2010新建一个cuda工程，而不是控制台的，选择相应的runtime完成即可。新生成的.cu文件，是程序自带的一个例子，你只需要将他替换为你的代码，编译运行就可以了！每行代码都有注释，很容易看懂滴~

代码如下：

运行结果，当然是Correct!

到这里，你就对GPU有个大概的认识了，也许你会问，这些代码具体是什么含义呢？

下一篇博文，我会一一阐释。