cuda生态环境的特点

并行计算性能的提升，算法优化和定制。

因为cuad是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业问题同时提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问所以它的并行计算性能，和算法优化有了新的提升这也是cuda生态环境的特点。

CUDA是由NVIDIA开发的用于在GPU上进行高性能计算的并行计算平台和编程模型。CUDA生态环境由CUDA开发工具包、CUDAGPU驱动程序和支持CUDA的GPU硬件组成。CUDA生态环境为GPU在高性能计算领域的应用提供了强大的支持和算法的优化CUDA生态环境中提供了各种算法库和工具，如cuBLAS、cuFFT、cuDNN、NVIDIATensorRT等，使得开发人员能够快速构建优化的深度学习、图像处理、数值计算等应用程序。

CUDA（Compute Unified Device Architecture），通用并行计算架构，是一种运算平台，包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。

只要使用一种类似于C语言的CUDA C语言，就可以开发CUDA程序，从而可以更加方便的利用GPU强大的计算能力，而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务，再交由GPU处理。

CUDA体系结构的组成

开发库：开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。

运行期环境：运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。

驱动：CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。也就是需要安装有nVIDIA硬件的电脑上安装相应的驱动来实现CUDA通用运算。

CPU+GPU一个显卡，独立一个显卡，当前使用的显卡是CPU自带的GPU的显卡。你看看显卡 属性，分辨率之类的，如果分辨率很多，且有很高分辨率的，应该是独立显卡。

BIOS里面有关于显卡的设置，你尝试屏蔽CPU自带的那个GPU显卡。

系统已经明确提示你，当前使用的显卡并不是独立的那块显卡。

有些游戏可能不会自动切换显卡。你手动到BIOS切换吧。

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。

计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA®(英伟达™)发明了CUDA(Compute Unified Device Architecturem，统一计算设备架构)这一编程模型，是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。现在，该架构现已应用于GeForce®(精视™)、ION™(翼扬™)、Quadro以及Tesla GPU(图形处理器)上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。

在消费级市场上，几乎每一款重要的消费级视频应用程序都已经使用CUDA加速或很快将会利用CUDA来加速，其中不乏Elemental Technologies公司、MotionDSP公司以及LoiLo公司的产品。在科研界，CUDA一直受到热捧。例如，CUDA现已能够对AMBER进行加速。AMBER是一款分子动力学模拟程序，全世界在学术界与制药企业中有超过60,000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。在金融市场，Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUDA支持并取得了18倍速度提升。Numerix为近400家金融机构所广泛使用。

CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起。全球财富五百强企业现在已经安装了700多个GPU集群，这些企业涉及各个领域，例如能源领域的斯伦贝谢与雪佛龙以及银行业的法国巴黎银行。随着微软Windows 7与苹果Snow Leopard *** 作系统的问世，GPU计算必将成为主流。在这些全新的 *** 作系统中，GPU将不仅仅是图形处理器，它还将成为所有应用程序均可使用的通用并行处理器。

CUDA的应用

计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA(英伟达)发明了CUDA(Compute Unified Device Architecturem，统一计算设备架构)这一编程模型，是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。现在，该架构现已应用于GeForce(精视)、ION(翼扬)、Quadro以及Tesla GPU(图形处理器)上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。

CUDA产生的原因

随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。

CUDA体系结构的组成

开发库：开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。

运行期环境：运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。

驱动：CUDA-enable的GPU的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。也就是需要安装有nVIDIA硬件的电脑上安装相应的驱动来实现CUDA通用运算。

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