在安装CUDA之前，有时候需要安装Visual Studio（VS），因为某些CUDA版本要求必须安装VS。但是，不是所有版本的CUDA都需要安装VS。

CUDA是一种由NVIDIA提供的用于进行并行计算的编程技术。CUDA可用于执行高性能计算，如机器学习，图像处理和CUDA编程等。为了让CUDA工作，需要确保您的计算机满足一些必要条件。

首先，您需要一个NVIDIA显卡，因为CUDA是基于NVIDIA的显卡硬件实现的。其次，必须下载和安装CUDA驱动程序，并确保您的显卡支持安装CUDA。最后，您需要安装NVIDIA CUDA Toolkit。

在安装NVIDIA CUDA Toolkit之前，需要检查您计算机上是否已安装有VS。这通常是因为某些CUDA版本需要在VS上编译KERNEL。 如果您要使用CUDA 10.0版本，则需要安装VS 2017，因为CUDA 10.0版本仅能支持VS 2017编译KERNEL。如果您想要使用更高版本的CUDA，您需要查看CUDA支持的VS版本，但是一般来说，不是所有的CUDA版本都需要安装VS。

以下是一个CUDA示例程序，介绍如何在此示例中使用CUDA：

#include
__global__ void add(int *a, int *b, int *c){
   *c = *a + *b;
}
int main(){
   int a,b,c; //host copies of a,b,c
   int *d_a, *d_b, *d_c; //device copies of a,b,c
   int size = sizeof(int);
   cudaMalloc((void**)&d_a,size);
   cudaMalloc((void**)&d_b,size);
   cudaMalloc((void**)&d_c,size);
   a = 2;
   b = 3;
   cudaMemcpy(d_a,&a,size,cudaMemcpyHostToDevice);
   cudaMemcpy(d_b,&b,size,cudaMemcpyHostToDevice);
   add<<<1,1>>>(d_a,d_b,d_c);
   cudaMemcpy(&c,d_c,size,cudaMemcpyDeviceToHost);
   printf("%d",c);
   cudaFree(d_a);
   cudaFree(d_b);
   cudaFree(d_c);
   return 0;
}

在上述示例中，__global__表示这是一个CUDA内核函数；cudaMalloc()用于在CUDA设备上分配内存；`