与 GPU 的关系：紧密联系及其如何提升性能
CUDA与GPU紧密配合，最大限度发挥并行计算能力。
GPU（图形处理单元）最初是为图形处理而设计的，但其大规模并行处理能力已被证明适用于科学和工程计算以及训练AI模型等通用计算。
CUDA 是作为利用 GPU 功能进行通用计算的 API 和平台而开发的。
这使得开发人员无需高级编程技能即可利用 GPU 的强大功能。
CUDA与GPU的结合已经产生了巨大的成果，特别是在深度学习、仿真、图像处理等计算密集型领域。
CUDA利用GPU架构的特性，可以快速处理CPU处理时会造成延迟的大量数据，已成为许多行业的标准技术。
GPU架构：
GPU 设计有数千个计算单元（CUDA 核心），并针对并行计算进行了优化。
这使您能够同时处理多个任务。
例如，深度学习训练需要数百万次计算，这使得 GPU 架构极为有效。
此外，CUDA 旨在充分利用这种架构，提供一个允许开发人员轻松实现并行计算的环境。
GPU并行计算：与CPU角色划分
GPU主要负责计算密集型任务，而CPU提供控制和管理。
这种角色划分显著提高了整体处理效率。
例如，CPU 准备数据并 巴基斯坦电报数据 调用内核，GPU 并行处理数据。
这种分工结构使得CPU和GPU能够互补工作，从而实现计算负载的有效分配。
CUDA的出现带来了GPU计算的演进
在 CUDA 出现之前，使用 GPU 进行通用计算需要特定的硬件知识和复杂的编程。
然而，CUDA 通过提供抽象的 API 大大降低了 GPU 计算的进入门槛。
这使得开发人员可以轻松地使用以前专用于图形的GPU进行通用计算，并导致GPU在科学研究和商业应用中的使用迅速扩展。
目前，使用CUDA的软件已经成为各个领域不可或缺的一部分。
GPU可扩展性：适应广泛的用途