接触新的编程语言最先遇到的难题就是搭建起对其的编程环境尽快跑出第一个“Hello World”程序接下来我将自己搭建NVIDIA CUDA C编程环境的经验梳理总结出来供大家参考使用如有不妥之处还望不吝赐教~一、Windows下搭建NVIDIA CUDA C编程环境可以使用本地PC的NVIDIA Geforce显卡GPU作为程序运行平台1、下载并安装如下软件1VisualStudioSetup.exe首先安装2cuda_13.3.1_windows.exe3nsight_visual_studio_edition-windows-x86_64-2026.2.0.26084_37693866.msi4NsightSystems-2026.1.2.63-3729663.msi5NVIDIA App2、项目设置在VisualStudio中“新建”一个空项目并在“源代码”文件夹下“新建”一个.cu后缀的文件2.1、增加.cu文件拓展名2.1.1、工具–选项–文本编辑器–文件拓展名, 新增扩展名 .cu 并将编辑器设置为Microsoft Visual C。2.1.2、工具–选项–项目和解决方案–VC项目设置添加要包括的扩展名.cu。2.2、配置生成依赖项2.2.1、配置生成自定义”右键”打开的项目–生成自定义–勾选CUDA v13.3。2.2.2、配置.cu文件的配置属性右键点击.cu文件–将该类型文件的属性设置为 CUDA c/c如果默认已经是设置预期则不做修改。2.2.3、运行测试用例。VS会调用nvcc编译器编译.cu代码。至此Windows下的NVIDIA CUDA C编程环境就搭建完成了二、接下来我们梳理Ubuntu 22.04下NVIDIA CUDA C编程环境的搭建Jetson orin nano 8G官方开发套件1、安装Jtop1.1 安装pip3我们需要使用pip3来安装jtop所以先安装pip3命令如下sudo apt install python3-pip1.2 安装jtop命令如下sudo -H pip3 install -U jetson-stats1.3 启动jtop服务为了让jtop能够在后台持续运行并提供监控数据在完成安装之后建议重启整个系统使更改生效命令如下reboot1.4 系统重启后运行jtop命令如下jtop图形化界面如下2、安装Jetpack组件Jetpack 是 Nvidia为 Jetson系列开发板 开发的一款软件开发包常用的开发工具基本都包括了并且在安装 Jetpack的时候会自动的将匹配版本的CUDA、cuDNN、TensorRT等都安装好提供很大的便利给广大开发者。安装命令如下sudo apt update sudo apt install nvidia-jetpack可以使用如下命令查询Jetpack的版本信息sudo apt show nvidia-jetpack安装完成后输入如下命令查询相关信息sudo jetson_release展示信息如下图所示其中CUDA 默认安装在/usr/local/cuda路径下。3、配置CUDA环境变量CUDA默认安装在了/usr/local/cuda下执行如下命令编辑bashrc文件sudo vim ~/.bashrc在打开的bashrc文件末尾添加如下几行环境信息export LD_LIBRARY_PATH$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export PATH$PATH:/usr/local/cuda/bin export CUDA_HOME$CUDA_HOME:/usr/local/cuda退出编辑后更新bashrc文件使新添加信息生效命令如下source ~/.bashrc查看CUDA版本信息命令如下nvcc -v查询信息展示如下至此Ubuntu 22.04下的CUDA C编程环境搭建完毕让我们来运行一个HelloWorld试试吧将helloworld.cu文件使用如下命令编译成helloworld可执行文件nvcc helloworld.cu -o helloworld然后再使用如下命令执行之./helloworld结果如下当然我们也可以使用Makefile文件来进行编译在helloworld.cu同级目录下建立一个Makefile文件文件无任何后缀文件内容如下进入对应目录执行make命令即可生成helloworld可执行文件然后执行./helloworld命令即可运行helloworld可执行文件。OK至此两种OS下的CUDA C编程环境搭建完毕愿大家在CUDA C编程的路上步步高升