GPU是显示卡的“心脏”，GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖
CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。
GPU通用计算方面的标准目前有 OPEN CL、CUDA、ATI STREAM。其中，OpenCL(全称Open Computing Language，开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、
免费标准，也是一个统一的编程环境
提高计算机性能一般有两种思想，一种是提高GUP的时钟频率，虽然计算机的发展已经实现了这种飞速提高，但是硬件的发展都是会遇到颈瓶的约束，包括功耗发热以及晶体管
的大小已经接近物理机械，除非出现新的物理技术，比如激光传导等还处于幻想中的技术；另一种思想也就是现在提高计算机性能的主流思想——片上多核技术，用多个普通的核
进行多核计算。GPU就是多核中的一个重要成员。GPU一开始用于处理图像，但是，应用的发展使得很多领域都对GPU有着广泛的应用。CUDA架构专门为GPU计算设计了一种全新模块，
其所有功能不仅使GPU能执行图形计算，还能高效地执行通用计算。
CUDA是由NVIDIA引入的一个通用目的并行计算架构，CUDA程序(内核)运行在GPU而不是CPU上，性能更好(数百个核心可以同时运行数千个计算线程)，它带有一个软件环境，允许
开发人员使用C作为高级编程语言，这个计算技术可用于数学、科学、金融、建模、图像处理等领域。
开发环境：
a 支持CUDA的图形处理器，GeForce 8800 GTX以来的NVIDIA退出的每款GPU都能支持CUDA。
（需要G80以上核心的显卡才能进行硬件设备编程，你的显卡用软件虚拟编程也可以，虚拟编程性能上有所不同，但是用来学习上足够用了。）
b CUDA开发工具箱
c 标准c编译器
///////////////////////////////////安装配置, 摘自网络///////////////////////////////////////////////
1，需要安装的软件：CUDA Toolkit4.0 + GPUComputing SDK + CUDA Wizard + +对应的显卡驱动+ Visual Assist破解版 + VS2008
下载地址：http://dl.vmall.com/download/gpucomputingsdk_4.0.19_win_32.part1.rar?f=c0bx4c5qpo&i=287&h=1351819750&v=1278912e&u=dcd9bed2&ip=124.74.45.130&p=0&lpid=
2，先安装显卡，得确保显卡支持CUDA加速。查询是否支持可看此网站：没有url权限
3，再安装Toolkit4.0和SDK，最好选择默认。在Win7环境下，Toolkit4.0安装后文件路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0
SDK默认安装文件路径为：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0，注意：ProgramData Win7为隐藏文件，
XP系统下默认安装路径为C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0
4，C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\src该目录下，为SDK所带的demo程序，有VS2005、VS2008和VS2010三个版本。
5，安装CUDAWizard，下载地址：
安装后，重新打开VS2008，此时【新建项目类型】多了【CUDA】一项，此时可以新建CUDA C程序了。但此时肯定编译通不过，缺少必要的环境变量设置。
6，Ctrl+R，输入cmd，进入命令提示窗口
输入set cuda，看是否出现以CUDA开头的环境变量，如果没有，说明SDK安装不正确，重新安装之后，在环境变量中设置【用户变量】中的【path】，添加上
C:\Program Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\bin\win32\Debug和
C:\Program Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\bin\win32\Release
7，打开VS2008，【工具】-【选项】-【项目和解决方案】-【VC++目录】-【包含文件】添加上C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0\include、和
C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\inc
【库文件】添加上C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0\lib和C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\lib
【源文件】添加上C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\src
8，【工具】-【选项】-【项目和解决方案】-【VC++项目设置】-【C/C++文件扩展名】添加上*.cu【包括的扩展名】添加上.cuh
9，产生一些必须的库文件
打开文件夹C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common
用VS打开Release_vs2008.sln（包含有cutil_vs2008和rendercheckgl_vs2008项目），选择【生成】-【批生成】，选择【Debug|Win32】和【Release|Win32】，点击【生成】，即可生成一些必须的库文件。
还有C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\shared下的shrUtils_vs2008.sln，选择批生成，选择win32下的Debug和Release。
10，高亮显示：
（1）如果没有 usertype.dat文件在目录 "Microsoft Visual Studio 8\Common7\IDE" 下，请复制目录C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\doc\syntax_highlighting\visual_studio_8下的usertype.dat到上述目录， 如果有了就将这个文件追加到"Microsoft Visual Studio 8\Common7\IDE\usertype.dat"之后。
（2）启动Visual Studio 8. 选择菜单 "Tools->Options...". 然后打开 "Text Editor" in the tree view on the left, and click on "File Extension". Type cu in the "Extension" box, set the editor to "Microsoft Visual C++" and click "Add". Click "OK" on the dialog box.
（3）Restart Visual Studio and your CUDA code should now have syntax highlighting.
注意：CUDA共有两个环境，一个为CUDADriver API，另一个CUDA Runtime API。运行时API是在驱动API基础上进一步抽象的结果，使用起来更加简洁；驱动API接近底层硬件，较为复杂，但能实现运行时API不能实现的功能。
一般我们写程序都是以Runtime API来写，它的所有函数前缀都为cuda；Driver API的所有函数前缀都为cu，它们的函数基本上都一一对应。
现在所研究的cudaEncode是以Driver API来写的，有待进一步改进为Runtime API形式。
11，安装VisualAssist。之后，配置VA，使其对CUDA也支持。
Ctrl+R,输入regedit,进入注册表编辑器，之后进入注册表编辑：HKEY_CURRENT_USER\Software\Whole Tomato\Visual Assist X\VANet9\找到右边的ExtSource项，将其值添加.cu;.cuh;之后关闭。
12 学习资料：
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIAGPU Computing SDK 4.0\C\doc文件夹下的
CUDA_C_Best_Practices_Guide.pdf
CUDA_C_Getting_Started_Windows.pdf
CUDA_C_Programming_Guide.pdf
书籍有：GPU高性能编码CUDA实战（CUDA By Example）
GPU高性能运算之CUDA
///////////////////////////////////安装配置///////////////////////////////////////////////
注意：
第一，下载的安装包要对应自己的操作系统，是windows还是linux，是64x还是32x。
第二，英伟达给出的安装包目前已经到达5.X系列版本，而且官网中只能下到最新版本的，这个版本的最大优点就是讲tool和sdk和驱动集成在一个安装包中，大概1G。
但是，如果你的电脑不是NV8以上的显卡，那么，无法把这套环境打通。查质料了解，只有2.0包含之前的版本是可以模拟GPU的。
第三，即使你在不符合开发包对应的显卡电脑中编译通过了，调用查GPU的函数，它会返回给你0个。
第四，用2.0开发包，模拟的GPU并行化不是真正意义上的并行化，它只是用多线程在cpu上模拟GPU，并不能看到效率的提高。
总之，个人认为，GPU的环境有那么一点坑爹！安装个一天两天才成功是很正常的事情，因为我们都是小鸟。
但是等我们安装完成后，都会看到自己的helloworld程序的！
