CUDA（Compute Unified Device Architecture）
是由 NVIDIA公司開發的並行計算平台 和 程式設計模型，主要用於利用 GPU（圖形處理器）的強大運算能力來加速通用計算任務。
以下是其核心概念與應用：
一、核心概念
GPU 加速計算：
傳統上 GPU 專注於圖形渲染，但 CUDA 讓開發者能將 GPU 用於非圖形任務（如科學模擬、數據分析），透過數千個核心同時處理大量並行運算。
程式設計模型：
提供 C/C++ 擴展語法（如 `__global__` 標記函數），允許開發者編寫在 GPU 上執行的程式碼（稱為 Kernel 函數）。
執行架構：
1.線程層次結構：線程（Thread）組成線程塊（Block），多個線程塊形成網格（Grid）。
2.記憶體層次：包括全域記憶體（Global Memory）、共享記憶體（Shared Memory）等，優化數據存取效率。
二、主要應用領域
深度學習：
如 TensorFlow、PyTorch 等框架使用 CUDA 加速神經網路訓練。
科學計算：
氣象模擬、分子動力學等需大量並行計算的領域。
影像/影片處理：
即時渲染、醫學影像分析。
金融建模：
風險分析、演算法交易的高效能計算需求。
三、優勢
高效能：
透過大規模並行處理，顯著提升運算速度（相比 CPU 可達數十至百倍加速）。
開發者生態：
NVIDIA 提供完善的工具鏈（如 **cuBLAS**、**cuDNN** 函式庫），並與主流深度學習框架深度整合。
硬體支援：
專為 NVIDIA GPU（如 Tesla、GeForce、Quadro 系列）優化。
四、使用條件
- 硬體：需搭配 NVIDIA GPU（如 RTX 系列、A100 等）。
- 軟體：安裝 CUDA Toolkit（含驅動程式、編譯器等）及對應的開發環境。
五、對比其他技術
OpenCL：跨廠商標準（支援 AMD、Intel GPU），但生態和優化不及 CUDA。
ROCm：AMD 的 GPU 加速方案，類似 CUDA 但專注於其硬體。
總結
CUDA 是高效能計算的關鍵技術，尤其推動了 AI 和科學研究的發展。若需處理密集運算任務且使用 NVIDIA GPU，學習 CUDA 能有效釋放硬體潛能。