2.2_开发环境
2.2 开发环境
在开始学习之前，首先要配置好编写CUDA C代码的开发环境。使用CUDA C来编写代码的前提条件包括：
支持CUDA的图形处理器
NVIDIA设备驱动程序
CUDA开发工具箱
标准C编译器
为了使本章的学习过程尽可能简单，我们首先介绍各个前提条件。
2.2.1 支持CUDA的图形处理器
我们很容易找到一款基于CUDA架构设计的图形处理器，因为自从2006年发布 GeForce 8800 GTX以来，NVIDIA推出的每款GPU都能支持CUDA。由于NVIDIA一直在不断地推出基于CUDA架构的新GPU，因此下面给出的只是所有支持CUDA的GPU中的一部分。当然，这些GPU都能支持CUDA。
完整的列表可以参考NVIDIA的网址www.nvidia.com/cuda上给出的信息，不过我们也可以假设所有新推出（从2007年开始）并且显存超过256MB的GPU都可以用于开发和运行基于CUDA C编写的代码。
表2.1 支持CUDA的GPU
2.2.2 NVIDIA设备驱动程序
NVIDIA提供了一些系统软件来实现应用程序与支持CUDA的硬件之间的通信。如果正确安装了NVIDIA GPU，那么在机器上将已经安装好了这些软件。要确保安装最新的驱动程序，可以访问网址www.nvidia.com/cuda并点击“Download Drivers”链接，然后选择与开发环境相符的图形卡和操作系统。根据所选平台的安装指令，在机器上将安装最新的NVIDIA系统软件。
2.2.3 CUDA开发工具箱
在有了一款支持CUDA的GPU和相应的NVIDIA设备驱动程序后，就可以运行编译好的CUDA C代码。这意味着，你可以下载基于CUDA编写的应用程序，并且这些应用程序能够在图形处理器上成功执行。然而，我们假设你想要做的不仅仅是运行代码，否则，本书也就没有意义了。如果想要使用CUDA C为NVIDIA GPU开发代码，那么还需要其他一些软件。但正如前面已经提到过的，任何一款软件都不需要花费一分钱。
下一章将介绍这些软件的详细信息，但由于CUDA C应用程序将在两个不同的处理器上执行计算，因此需要两个编译器。其中一个编译器为GPU编译代码，而另一个为CPU编译代码。NVIDIA提供了编译GPU代码的编译器。与NVIDIA设备驱动程序一样，可以在网址http://developer.nvidia.com/object/gpucomputing.html下载CUDA工具箱。点击“CUDA Toolkit”链接，将弹出如图2.1所示的下载页面。
图2.1 CUDA下载页面
在这个页面上选择相应的平台，包括32位/64位版本的Windows XP、Windows Vista、Windows 7、Linux和Mac OS等，然后下载CUDA工具箱来编译在本书中包含的代码示例。此外，你还可以下载GPU Computing SDK代码示例集，其中包含了大量非常有帮助的示例程序。本书不会介绍GPU Computing SDK代码示例集，但它们对于本书内容是一种非常好的补充，从该示例集中不仅可以学习到更多编程风格，还可以阅读更多的示例代码。需要注意的是，虽然本书的所有代码都可以在Linux，Windows以及Mac OS等平台上运行，但我们应用程序的目标运行平台为Linux和Windows。如果你正使用Mac OS X，那么有些代码示例可能得不到支持。
2.2.4 标准的C编译器
前面提到过，需要对GPU和CPU分别采用不同的编译器。如果按照之前的建议下载并安装CUDA工具箱，那么就会获得一个编译GPU代码的编译器。之后，唯一剩下的问题就是还需要一个CPU编译器，我们接下来将解决这个问题。
1. Windows
在Microsoft Windows平台上，包括Windows XP、Windows Vista、Windows Server 2008以及Windows 7，我们推荐使用Microsoft Visual Studio C编译器。NVIDIA当前同时支持Visual Studio 2005和Visual Studio 2008。当Microsoft发布新的版本时，NVIDIA也将增加对Visual Studio新版本的支持，同时去掉对一些旧版本的支持。许多C和C++开发人员都已经在机器上安装了Visual Studio 2005或Visual Studio 2008，因此如果你也是这种情况，那么可以跳过本节内容。
如果没有某个NVIDIA支持的Visual Studio版本，而且你也不准备购买一个新版本，那么可以使用Microsoft在其网址上免费提供的Visual Studio 2008 Express版本。虽然Visual Studio Express版本通常并不适合商业软件的开发，但由于不需要花钱购买软件许可就可以在Windows平台上编写CUDA C代码，因此这是一种非常好的方式。如果你需要Visual Studio 2008，那么直接到网址www.microsoft.com/visualstudio去购买吧。
2. Linux
大多数Linux发行版本通常都带有一个GNU C编译器（gcc）。从CUDA 3.0开始，在以下Linux版本中都包含一个支持的gcc版本：
Red Hat Enterprise Linux 4.8
Red Hat Enterprise Linux 5.3
OpenSUSE 11.1
SUSE Linux Enterprise Desktop 11Ubuntu 9.04
Fedora 10
如果你是一个忠实的Linux用户，那么可能已经注意到，许多Linux软件包并不仅仅只是在“所支持”的平台上工作。CUDA也不例外，因此即使在这里没有列出你喜欢使用的发行版本，但仍然值得一试。发行版本的内核，gcc以及glibc在很大程度上决定着该发行版本是否兼容。
3. Macintosh OS X
如果希望在Mac OS X上开发，那么需要确保机器上Mac OS X的最低版本不低于10.5.7。这其中包括10.6版本，即Mac OS X“雪豹（Snow Leopard）”。你需要通过下载并安装Apple的开发工具Xcode来安装gcc。这个软件对于苹果开发联盟（Apple Developer Connection，ADC）的成员来说是免费的，可以从http://developer.apple.com/tools/Xcode下载。虽然本书的代码都是在Linux和Windows等平台上开发的，但无需任何修改也应该可以在Mac OS X系统上运行。