CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型。它允许开发者利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行通用计算，而不仅仅是图形渲染。
CUDA的关键特点包括：
1. 并行计算：CUDA允许开发者利用GPU的并行处理能力来加速应用程序的执行。与传统的CPU计算相比，GPU具有成百上千的并行处理核心，这使得它非常适合处理大量数据并行处理任务。
2. 编程模型：CUDA提供了一套编程接口，允许开发者使用C/C++语言编写代码，并通过这些接口访问GPU的计算能力。
3. 库和工具：NVIDIA提供了CUDA库，如cuBLAS、cuFFT、cuDNN等，这些库可以简化GPU编程任务，并提供高性能的数学运算和深度学习功能。
4. 跨平台支持：CUDA可以在多个NVIDIA GPU上运行，包括消费级、专业级和工作站级GPU。
CUDA的主要应用领域包括：
科学计算：如分子建模、流体动力学模拟、天体物理学等。
大数据分析：如大规模数据集的搜索、分类和挖掘。
机器学习和深度学习：如神经网络训练、图像识别、语音识别等。
视频处理：如视频编码、特效处理等。
CUDA的引入极大地推动了GPU计算的发展，使得GPU不再是仅仅用于图形渲染的工具，而是成为了一种强大的通用计算平台。
