CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用GPU的强大计算能力进行通用计算。以下是其核心要点：
- 并行计算：
- GPU拥有数千个核心，适合同时处理大量简单任务，CUDA让开发者能够编写程序调用这些核心进行并行计算。
- 编程模型：
- 扩展了C/C++，通过添加关键字和函数，开发者可以编写在GPU上运行的代码。
- 核心概念包括线程、线程块、网格等，用于组织并行任务。
- 内存层次：
- 提供多种内存类型（全局、共享、常量、纹理等），帮助优化数据访问和计算性能。
- 应用领域：
- 广泛应用于深度学习、科学计算、图像处理、物理模拟等需要高性能计算的领域。
- 工具支持：
- 提供丰富的工具链（如CUDA Toolkit、Nsight），便于开发、调试和优化CUDA程序。
总结：
CUDA使开发者能够利用GPU的并行计算能力，显著提升计算密集型任务的性能。