vs2017配置cuda

### 如何在 Visual Studio 2017 中配置 CUDA 开发环境

#### 配置前准备
确保已下载并安装适用于 Windows 的 CUDA 工具包[^2]。CUDA 工具包包含了编译器 `nvcc` 和其他必要的开发工具，这些工具能够与 Visual Studio 进行集成。

#### 安装 CUDA Toolkit
启动 NVIDIA 提供的 CUDA Installer 并按照提示操作，在此过程中可以选择自定义安装路径以及组件选择。对于希望使用 Visual Studio 2017 来构建和调试 CUDA 应用程序的情况，建议保留默认的选择项以便获得最佳兼容性和功能支持。

#### 设置环境变量
检查系统环境变量中是否存在指向 CUDA 安装目录的相关条目；如果不存在，则需要手动添加 PATH 环境变量以包含 CUDA bin 文件夹的位置，这一步骤有助于命令行工具如 nvcc 正常工作[^4]。

#### 创建新项目
打开 Visual Studio 2017 后，通过 "File -> New Project" 菜单创建一个新的 C++ 控制台应用程序或其他类型的项目模板作为起点。接着可以在解决方案资源管理器内右键点击项目名称->AddNewItem 添加 .cu 文件用于编写 GPU 加速代码片段。

#### 整合 CUDA 编译规则
为了让 Visual Studio 认识到 `.cu` 文件并且应用正确的编译规则，应该修改项目的属性页面：
- 将所有 `.cu` 文件关联至 CUDA vXX.Y (其中 XX.Y 表示所使用的 CUDA 版本号)，而不是 MSVC；
- 对于每一个这样的源文件，进入其属性表单下的 Configuration Properties -> Command Line 字段里追加 `-dc` 参数来启用分阶段链接模式[^3]。

#### 构建与运行
完成上述步骤之后就可以尝试编译整个工程项目了。如果有任何错误发生，请参照官方文档或者社区论坛寻求帮助解决问题[^1]。

// Example of a simple CUDA kernel that adds two vectors together.
#include <stdio.h>

__global__
void add(int n, float *x, float *y)
{
    int index = threadIdx.x;
    int stride = blockDim.x;

    for (int i = index; i < n; i += stride)
        y[i] = x[i] + y[i];
}

int main(void)
{
    const int N = 1 << 20;
    float *x = new float[N];
    float *y = new float[N];

    // Initialize arrays...
    
    // Allocate device memory and copy data from host to device...

    // Launch the kernel with one block containing enough threads to cover all elements.

    // Copy results back to host array 'y' ...

    delete[] x;
    delete[] y;
}