我原来的程序，是所有函数全部放在同一个源文件里面，然后主函数在另外一个源文件里面(当然这个源文件也是整个程序的主体)。我觉得这样似乎一改一点点函数，就整个大源文件要重新编译，似乎速度也有点慢。
原来所有头文件的内容，包括结构体定义，函数声明，常数宏，系统头文件包含等等，统统放在一个头文件里，如今我把源文件拆开，头文件也都拆开，发现速度好像慢了许多。
cuda的那些头文件和源文件什么的，还是编译速度偏慢。
有没有经验丰富的cudaer能够告诉我，cuda的编译速度跟那些因素有关系？
因为我的程序在编写期间，肯定免不了经常改动，所以编译速度也比较重要
楼主你好！
CUDA普通程序编译需要cuda c/c++ compiler和host compiler的共同参与。
前者，速度一直较慢，没有好办法，建议更换最快的CPU.
后者，速度还行，以及有precompiled headers功能。
综合起来，建议更换更快CPU.
如果你的项目里面GPU Architecture选择了多个的话，你可以根据需要只留下需要的一个，这样似乎可以提升编译速度，因为工作量减少了。——注意，根据某来源的实测说法，这种改善微乎其微，基本没用，所以浮云了。
所以，还是建议升级CPU吧，以及，如果无法升级CPU的话，可以超频CPU神马的…@#$%^&*(被打晕拖走)
祝您编码愉快~
今天我看了一下c++编译技巧那些，发现有几个技巧有助于提高开发阶段中的编译速度：
每一个源文件作为一个编译单元，因此，只要这个源文件的代码，或者它include的头文件s中的代码有改变，它就要重新编译。
避免大量重新编译的关键，一是在于源文件要分散，避免一个函数改动，其他同文件的函数都要更改；其次，在于头文件不要全部都包含到一个总头文件中，用到哪个包含哪个，免得自定义的头文件一旦更改，所有包含过它的源文件都要全部重新编译。
是得，楼主你说的很对。
除了这个可以作为一般的技巧外。我还推荐楼主进行如下实验：
在VS下，用cuda toolkit 5.0自带的模板，评估下将10个kernel分散到10个.cu中编译。和集中到1个.cu中，rebuild一次的时间。
这个实验只是建议，可能会帮助你有效的评估自己的代码整理风格。当然，也可以不做这个实验。
已经从3分钟降到41秒……进步明显