各位NVIDIA显卡的用户们，下午好！相信不少朋友们在购买显卡时查看参数时常常会看见CUDA，那么CUDA究竟是何方神圣，我们来简单了解一下吧
CUDA——专为GPU 上的通用计算开发的并行计算平台和编程模型
CUDA是一个与GPU相关的概念，相比于传统的CPU，GPU拥有更多的计算单元和内存带宽。它是NVIDIA公司提出的一种通用并行计算平台和编程模型，核心思想是将计算任务分解为多个并行线程，并在GPU上同时执行这些线程，从而获得更多的计算性能。（1+1=2 cuda可以将1和+分开来进行计算）
可以这么理解CUDA是英伟达开发的GPU的编程接口。而几乎所有的编程语言，不使用特定框架，都只能实现CPU编程——有了CUDA大家可以使用CPU+GPU编程，这也意味着可以使用更多的流处理器、更多的线程数。
CUDA自然也提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等主流编程语言。让开发者能够轻松快速地启动并行编程。操作系统方面，CUDA在多种操作系统上也都有良好的兼容性，包括Windows、Linux和macOS。
得益于CUDA平台生态，利用GPU来训练神经网络等多数据样本模型的难度大大降低，GPU的应用从3D游戏和图像处理拓展到科学计算、大数据处理、机器学习等领域，吸引力一大批的开发者基于CUDA进行产出。厉害的大神多了，就形成了CUDA独有的优质社区资源，他们通过分享经验和解答疑难问题，为CUDA的学习和应用提供了丰富的支持。此外，CUDA的代码库资源也得涵盖各种计算应用，具有极高的参考价值。
2017 年，谷歌的研究人员提出了 Transformer 的神经网络架构。次年，OpenAI 的研究人员便使用谷歌的框架构建了第一个「生成式预训练 Transformer」。GPT 模型在NVIDIA超级计算机上进行训练，并学习如何建立类似人类的联系。最终在2022 年底，经过多年迭代 ChatGPT 终于面向公众发布。这一切都离不开NVIDIA平台生态支持以及自身显卡的强大运算功能，不得不感慨黄仁勋老板眼光之长远独到，NVIDIA的蜕变，从字面上看，就是这么快！