CUDA编程环境安装即测试

由于近期需要使用cuda对一套cpp算法进行加速，这套算法主要涉及到了大图像的卷积、求逆等矩阵运算。所以使用cuda对算法进行加速。在这简单记录下cuda安装过程。

CUDA支持
首先查看自己的GPU是否支持cuda编程，在这里查看。一般都是可以的。
然后打开NVIDA控制面板，右键就可以看到，一般有NVIDA独立显卡的都有安装的。
点击帮助--->系统信息--->组件：NVCUDA.DLL后面就有显示支持的CUDA版本（最高）。

CUDA下载
点击这里下载自己想要的CUDA版本，自动跳最新的CUDA版本，往下拉，资源--->CUDA早期版本档案就可以选择了。我这在win10装了CUDA8.0，选取local本地安装。【我选择cuda8主要是因为实验室的服务器已经安装好了cuda8，方便后续工程迁移。】

安装过程比较简单，默认下一步就行。

配置环境变量
这两个默认有：

然后配置：
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0 //这个选择自己的版本
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

测试安装成功与否
在dos界面切换到路径，C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\demo_suite，执行deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe
每次结果都是：Result = PASS就安装成功了。