2.執行cuda_ 7.5.18_windows.exe，程式會檢測系統的相容性如下圖：
3.選擇「同意並繼續」，進入下圖安裝過程 （備註：安裝cuda時，要關閉所有的vs程式）
4.等待大概半個小時後，安裝程式終於完成了。
cuda_path = c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5
cuda_path_v7_5 = c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v7.5
cuda_sdk_path = c:\programdata\nvidia corporation\cuda samples\v7.5
cuda_lib_path = %cuda_path%\lib\x64
cuda_bin_path = %cuda_path%\bin
cuda_sdk_bin_path = %cuda_sdk_path%\bin\win64
cuda_sdk_lib_path = %cuda_sdk_path%\common\lib\x64
1.5.1 x64
1.5.1.1 包含目錄配置
1.5.1.2 庫目錄配置
1.5.1.3 依賴項
注意：新增nvcuvenc.lib庫檔案，編譯時，報找不到該檔案的錯誤。去掉後，程式也能執行
1.5.2.1 包含目錄配置
1.5.2.2 庫目錄配置
1.5.2.3 依賴項
備註： win32和x64位的lib庫有差別，配置時需注意，除了上述新增的lib檔案外，x64還有其他的lib庫檔案，如cublas.lib,如執行1.6的樣例時，要新增這個庫，不然會編譯失敗。
// cuda runtime 庫 + cublas 庫
#include "cuda_runtime.h"
#include "cublas_v2.h"
#include #include using namespace std;
// 定義測試矩陣的維度
int const m = 5;
int const n = 10;
int main()
{// 定義狀態變數
cublasstatus_t status;
// 在記憶體中為將要計算的矩陣開闢空間
float *h_a = (float*)malloc(n*m*sizeof(float));
float *h_b = (float*)malloc(n*m*sizeof(float));
// 在 記憶體 中為將要存放運算結果的矩陣開闢空間
float *h_c = (float*)malloc(m*m*sizeof(float));
// 為待運算矩陣的元素賦予 0-10 範圍內的隨機數
for (int i = 0; i執行結果如下圖所示：(親測)
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