前言
在硬件篇中已经安装了Tesla K40加速卡安装在机箱中，接下来详细记录一下软件环境的搭建，更深层地，试着研究如何将该卡应用在大型工程运算中，主要是Visual Studio和Matlab环境下的运算。
软件安装环境
为了应对以后可能出现的这种错误，现记录搭建环境的过程，以及在实验室PC中的实际情况。先上搭建环境的官方教程
该教程不仅给出了环境搭建方法，环境搭建成功与否的测试方法，还给出了普通vs工程执行加速服务的方法。
现将英文版废话去掉，整理以下内容。
实验室软件环境介绍:
操作系统：win8 64bit
vs版本： 2013
远程登录信息LAN地址：192.168.1.222
user：Administrator
pwd：1111
环境搭建只需要4个东西:
一个GPU
一个Windows操作系统
一个VisualStudio
一个toolkit
安装
安装NVIDIA CUDA Toolkit
首先介绍CUDA，这东西就是英伟达开发的一个platform，在这个平台上，我们才可以使用GPU强大的性能(主要是并行的高性能计算);
按我的个人理解：Nvidia CUDA Toolkit之于Visual Studio，就像ADT(Android Development tools)之于Eclipse
都是相当于给IDE安装了一个强大的插件，使其能够支持某些特定的编程需求。按照说明文档的介绍，当你在vs中建立一个CUDA工程后
