作者发现大多数教程都是基于Linux系统或者WSL，所以为了方便大家入门cuda并行编程，制作以下教程。

#cs新手，如有错误烦请大佬们指正！！！

注：在阅读本文前请确认电脑上装有能够运行CUDA的NVIDIAGPU！！！

检查方式：WIN + R 输入CMD 在命令行输入wmic path win32_VideoController get name

出现NVIDIA的显卡名即可

一.下载cuda

官方网站：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

1.首先需要确定与你的电脑适配的cuda版本：

在桌面任务栏中右键这个图标打开NVIDIA控制面板。

点击左下角的系统信息

点击组件，在3D设置第三行可以看到，比如博主的显卡是适配CUDA12.4.131的。

所有的cuda版本：

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

由于cuda版本是向下兼容的，所以尽量选择比自己GPU支持的cuda版本高的cuda进行下载。

下载

验证：

win + r cmd 输入nvcc --version  出现

或者输入nvidia-smi  出现

说明成功。

二.安装VS Code和Visual Studio

由于有许多优秀的博主都给出了安装教程，这里就不过多赘述，但稍微解释一下原因：

VS Code是一款编辑器，相当于笔记本txt，并不具有编译高级语言的能力，因此需要搭配编译器使用，对于c/c++，大多数教程使用了g++（MinGW)，而cuda对g++的兼容性在windows系统下并不好，所以还需要一款支持windows的编译器，也就是cl。

而cl通常是和VS（Visual Studio）打包下载的，所以我们还需要下载VS，推荐下载vs2019及以上的版本。

三.Hello World from GPU

打开VS Code编写如下测试代码

#include <stdio.h>

__global__ void hello_from_gpu()
{
    printf("Hello World from GPU\n");
}

int main()
{
    hello_from_gpu<<<4, 4>>>();
    cudaDeviceSynchronize();

    return 0;
}

显然，代码报错了，因为我们还没有配置好环境

打开设置，编译系统环境变量

环境变量

在系统变量中，找到PATH，点击编辑，新建，输入cl.exe的地址，通常为VS安装位置->VC->Tools->MSVC->14.41.34120（版本号）->bin->Hostx64->x64->cl.exe

再新建一个，输入cl.exe的上一级目录的地址，通常为VS安装位置->VC->Tools->MSVC->14.41.34120（版本号）->bin->Hostx64->x64

点击确定

点击新建，新建一个系统变量，

地址通常为VS安装位置->VC->Tools->MSVC->14.41.34120（版本号）->lib

点击确定

再点击新建，

地址通常为VS安装位置->VC->Tools->MSVC->14.41.34120（版本号）->include

一切准备就绪，重启一下VS Code

报错消失了！！！

ctrl + alt + n运行

成功打印了4 * 4 = 16条Hello World from GPU！！！

好了，你已经成功安装并配置好了cuda及其运行环境，用你的gpu尽情探索吧！