是什么让我遇见这样的你

CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，显卡厂商英伟达推出的计算平台。CUDA&trade是NVIDIA推出的通用并行计算架构，使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含CUDA指令集架构(ISA)和GPU内部的并行计算引擎。

计算机产业正在从只使用CPU的时代。中央处理器；到CPU和GPU一起用协同处理发展。为了创造这种新的计算模式，NVIDIA®(英伟达&trade)发明了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitectureM)这种编程模型，是为了在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优势。现在，这个架构已经应用到GeForce®(史静&贸易；)、ION&trade(永阳&贸易；)，Quadro和特斯拉GPU，这对应用开发者来说是一个巨大的市场。

在消费市场，几乎每一个重要的消费视频应用都已经或即将被CUDA加速，包括ElementalTechnologies、MotionDSP和LoiLo的产品。CUDA一直是科研界的热门。例如，CUDA现在可以加速琥珀。AMBER是一个分子动力学模拟程序，被全世界学术界和制药企业的6万多名研究人员用来加速新药的探索。在金融市场，Numerix和CompatibL发布了对一个全新的对手风险应用程序的CUDA支持，该应用程序实现了18倍的速度提升。Numerix被近400家金融机构广泛使用。

CUDA的广泛应用导致了专门用于GPU计算的专用GPU——特斯拉GPU的兴起。财富500强公司现在已经在各个领域安装了超过700个GPU集群，例如能源领域的Schlumberger和Chevron以及银行领域的BNPParibas。随着微软Windows7和苹果雪豹 *** 作系统的出现，GPU计算必将成为主流。在这些新的 *** 作系统中，GPU将不仅是一个图形处理器，而且是一个通用的并行处理器，可以被所有应用程序使用。

应用数据自动化系统

计算行业正在从只使用CPU转变为中央处理器；到CPU和GPU一起用协同处理发展。为了创造这种新的计算范式，NVIDIA发明了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitectureM)这种编程模型，以便在应用中充分利用CPU和GPU各自的优势。现在这个架构已经应用到GeForce(FineVision)、ion(翼阳)、Quadro和TeslaGPU(图形处理器)上，这对于应用开发者来说是一个巨大的市场。

CUDA的起因

随着显卡的发展，GPU变得越来越强大，GPU针对显示图像进行了优化。在计算上已经超过了一般的CPU。这么强大的芯片，如果只是作为显卡使用，就太浪费了，所以英伟达推出了CUDA，允许显卡用于图像计算以外的用途。

CUDA架构的组成

开发库:开发库是基于CUDA技术的应用开发库。

运行时环境:运行时环境提供应用开发接口和运行时组件，包括基本数据类型的定义以及计算、类型转换、内存管理、设备访问、执行调度等各种功能。

驱动:CUDA-ENABLE的GPU的设备抽象层，为硬件设备提供抽象的访问接口。即需要在装有nVIDIA硬件的电脑上安装相应的驱动程序才能实现CUDA通用 *** 作。