CUDA定义_链接提升价值

超越图形： CUDA 的核心突破在于让开发者能够使用 GPU 来执行非图形任务，例如科学模拟、数据分析、机器学习、金融建模、物理计算、图像/视频处理、密码学等等。
并行加速： GPU 拥有成千上万个更小、更节能的核心（CUDA 核心），专为同时处理大量相对简单的计算任务（数据并行）而设计。这与 CPU 的少量强大核心（擅长复杂逻辑和任务并行）形成鲜明对比。CUDA 正是为了高效利用这种海量并行性而生的。

硬件平台： 基于支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（GeForce, Quadro, Tesla/A100/H100 等）。这些 GPU 内置了专门为并行计算优化的硬件架构（如 Tensor Core 用于加速 AI）。
软件平台/环境：
- CUDA Toolkit： 核心开发包，包含：
  - nvcc 编译器： 用于编译混合了主机(CPU)代码和设备(GPU)代码（通常用扩展的 C/C++ 编写）的程序。
  - CUDA 运行时 API (cudart)： 提供启动内核、管理设备内存等核心功能的库。
  - CUDA 驱动 API： 更低层、更灵活的控制接口。
  - 数学库： 如 cuBLAS (线性代数), cuFFT (快速傅里叶变换), cuDNN (深度神经网络) 等高度优化的库。
  - 性能分析工具： 如 nvprof / Nsight Systems / Nsight Compute。
  - 调试器： cuda-gdb / Nsight 调试器。
- CUDA 支持的编程语言： 主要是 C/C++ 的扩展，但也支持 Fortran、Python (通过 PyCUDA, Numba 等库)、MATLAB 等。
编程模型：
- 异构计算： 程序在 主机 (Host - CPU) 和 设备 (Device - GPU) 上协同执行。CPU 负责逻辑控制、任务调度和串行部分，GPU 负责大规模并行计算。
- 内核 (Kernel)： 在 GPU 上并行执行的函数。开发者编写内核代码，定义每个并行线程要执行的计算任务。
- 线程层次结构： CUDA 使用分层的线程组织来映射到硬件并行结构：
  - 线程 (Thread)： 最基本的执行单元。
  - 线程块 (Thread Block)： 一组协作的线程，共享一块快速的共享内存 (Shared Memory)，并且可以同步。一个块内的线程被调度到同一个 流式多处理器 (Streaming Multiprocessor - SM) 上执行。
  - 网格 (Grid)： 由多个线程块组成的集合，共同完成一个内核的计算任务。
- 内存模型： 明确区分多种内存空间，需要开发者显式管理数据在主机内存和设备内存（全局内存、常量内存、纹理内存、共享内存、寄存器）之间的传输。优化内存访问是 CUDA 程序性能的关键。

CUDA 通过其线程模型（网格、块、线程）和内存模型，提供了将计算任务高效映射到 GPU 成千上万核心上的机制。
它允许细粒度的控制，让开发者能够针对特定硬件架构优化代码，最大化利用计算资源和带宽（如合理使用共享内存、合并全局内存访问）。

适用领域： CUDA 在需要巨大计算量的领域带来了数量级的加速：
- 人工智能/深度学习： 训练和推理神经网络的核心驱动力，cuDNN 等库是框架（如 TensorFlow, PyTorch）的基础。
- 高性能计算 (HPC)： 加速科学计算、物理模拟（流体力学、分子动力学）、天气预报、油气勘探等。
- 数据分析与金融计算： 加速大规模数据处理、蒙特卡洛模拟、风险评估等。
- 计算机视觉与图像/视频处理： 实时图像增强、视频编解码、目标检测等。
- 医疗成像： 加速 CT/MRI 图像重建和分析。
- 计算机辅助工程 (CAE)： 有限元分析 (FEA)、计算流体动力学 (CFD) 等仿真加速。

支持 CUDA 的 GPU 硬件。
一个扩展的 C/C++ 编程语言（以及其他语言绑定）。
一套丰富的编译器、库和开发工具 (CUDA Toolkit)。
一个创新的并行编程模型 (线程层次结构、内存模型、内核)。