CUDA是一种基于GPU（图形处理器）的并行计算技术，它由NVIDIA公司开发，全称为Compute Unified Device Architecture（计算统一设备体系结构）。CUDA可以在GPU上运行程序，并提供各种编程工具和库，使得开发者可以使用CUDA来设计、开发、调试和优化GPU程序。
快速入门
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由英伟达NVIDIA所推出的一种软硬件集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。 透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GPU进行图像处理之外的运算，亦是首次可以利用GPU作为C-编译器的开发环境。
官方入口：https://www.nvidia.cn/geforce/technologies/cuda/technology/
CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力，可大幅提升计算性能。
目前为止基于 CUDA 的 GPU 销量已达数以百万计，软件开发商、科学家以及研究人员正在各个领域中运用 CUDA，其中包括图像与视频处理、计算生物学和化学、流体力学模拟、CT 图像再现、地震分析以及光线追踪等等。
CUDA的特点和优势
CUDA最显著的特点是能够提供高效、可移植的并行计算环境。相比于CPU，GPU具有更高的计算性能，可以在同一时间处理更多的线程，这使得CUDA能够更快地处理大量的数据，从而提升性能。
此外，CUDA可以有效地利用GPU的硬件特性，比如流处理和纹理缓存等，来提高GPU的计算效率。CUDA提供的编程模型可以有效地利用GPU的并行计算能力，使得开发者可以使用CUDA来设计、开发、调试和优化GPU程序。
此外，CUDA还提供了一个可扩展的编程模型，能够容纳各种类型的GPU应用，从而使得开发者可以轻松地开发出各种复杂的计算程序。
CUDA的应用场景
CUDA可以用于各种类型的计算任务，其中包括计算机视觉、深度学习、生物信息学、模拟和建模、图像处理、科学计算和数据挖掘等应用领域。
CUDA也可以用于游戏开发，比如，可以使用CUDA来提高游戏的渲染性能和响应速度。此外，CUDA还可以用于实时计算，比如，可以使用CUDA来实现虚拟现实和增强现实应用。
CUDA还可以用于嵌入式应用，比如，可以使用CUDA来实现嵌入式系统的视频处理、图像处理和计算机视觉算法等功能。
小结
CUDA是一种基于GPU的并行计算技术，它可以有效地利用GPU的硬件特性，比如流处理和纹理缓存等，来提升GPU的计算效率。CUDA可以用于各种类型的计算任务，包括计算机视觉、深度学习、生物信息学、模拟和建模、图像处理、科学计算和数据挖掘等应用领域，也可用于游戏开发、实时计算和嵌入式应用等场景。
