显卡中CUDA是什么及其应用介绍

cuda(compute unified device architecture)，显卡厂商nvidia推出的运算平台。 cuda™是一种由nvidia推出的通用并行计算架构，该架构使gpu能够解决复杂的计算问题。 它包含了cuda指令集架构(isa)以及gpu内部的并行计算引擎。

计算行业正在从只使用cpu的“*处理”向cpu与gpu并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，nvidia®(英伟达™)发明了cuda(compute unified device architecturem，统一计算设备架构)这一编程模型，是想在应用程序中充分利用cpu和gpu各自的优点。现在，该架构现已应用于geforce®(精视™)、ion™(翼扬™)、quadro以及tesla gpu(图形处理器)上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。
在消费级市场上，几乎每一款重要的消费级视频应用程序都已经使用cuda加速或很快将会利用cuda来加速，其中不乏elemental technologies公司、motiondsp公司以及loilo公司的产品。在科研界，cuda一直受到热捧。例如，cuda现已能够对amber进行加速。amber是一款分子动力学模拟程序，全世界在学术界与制药企业中有超过60,000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。在金融市场，numerix以及compatibl针对一款全新的对手风险应用程序发布了cuda支持并取得了18倍速度提升。numerix为近400家金融机构所广泛使用。

cuda的广泛应用造就了gpu计算专用tesla gpu的崛起。全球财富五百强企业现在已经安装了700多个gpu集群，这些企业涉及各个领域，例如能源领域的斯伦贝谢与雪佛龙以及银行业的法国巴黎银行。随着微软windows 7与苹果snow leopard操作系统的问世，gpu计算必将成为主流。在这些全新的操作系统中，gpu将不仅仅是图形处理器，它还将成为所有应用程序均可使用的通用并行处理器。

cuda的应用
计算行业正在从只使用cpu的“*处理”向cpu与gpu并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，nvidia(英伟达)发明了cuda(compute unified device architecturem，统一计算设备架构)这一编程模型，是想在应用程序中充分利用cpu和gpu各自的优点。现在，该架构现已应用于geforce(精视)、ion(翼扬)、quadro以及tesla gpu(图形处理器)上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。

cuda产生的原因
随着显卡的发展，gpu越来越强大，而且gpu为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的cpu。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此nvidia推出cuda，让显卡可以用于图像计算以外的目的。

cuda体系结构的组成
开发库：开发库是基于cuda技术所提供的应用开发库。
运行期环境：运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件，包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。
驱动：cuda-enable的gpu的设备抽象层，提供硬件设备的抽象访问接口。也就是需要安装有nvidia硬件的电脑上安装相应的驱动来实现cuda通用运算。