没有CUDA示例程序

如果您需要使用CUDA来加速您的程序，您可以尝试以下步骤：

1. 安装CUDA Toolkit：您可以从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，并按照安装说明进行安装。

2. 配置开发环境：您需要在您的开发环境中配置CUDA，以便编写和编译CUDA程序。您可以在CUDA Toolkit安装目录中找到相关的开发工具和库文件。

3. 编写CUDA程序：您可以使用CUDA C/C++编写CUDA程序。在编写CUDA程序时，您需要将需要加速的计算逻辑调用CUDA函数，并将数据传输到GPU上进行计算。

以下是一个简单的CUDA示例程序，可以将两个向量相加：

#include <stdio.h>

__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
    int tid = blockIdx.x;    // 计算线程ID
    if (tid < N) {
        c[tid] = a[tid] + b[tid];    // 计算两个向量相加
    }
}

int main() {
    int a[N], b[N], c[N];    // 定义两个向量和结果向量
    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;    // 定义GPU上的向量指针

    // 分配GPU内存
    cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));
    cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));

    // 初始化向量
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = i * 2;
    }

    // 将向量传输到GPU
    cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    // 启动kernel计算
    add<<<N, 1>>>(dev_a, dev_b, dev_c);

    // 将计算结果传输回CPU
    cudaMemcpy(c, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 打印结果
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        printf("%d + %d = %d\n", a[i], b[i], c[i]);
    }

    // 释放GPU内存
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);

    return 0;
}

这个程序使用了CUDA的核心概念：kernel函数、线程ID、GPU内存分配和数据传输。您可以根据自己的需要修改这个程序，并使用CUDA加速您的程序。